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《山东大学学报(理学版)》 ›› 2021, Vol. 56 ›› Issue (1): 83-90.doi: 10.6040/j.issn.1671-9352.4.2020.131

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基于Arc-LSTM的人职匹配研究

徐菲菲1(),许赟杰2   

  1. 1. 上海电力学院计算机科学与技术学院, 上海 200090
    2. 上海航空工业(集团)有限公司流程与IT平台软件开发BU, 上海 200232
  • 收稿日期:2020-06-15 出版日期:2021-01-01 发布日期:2021-01-05
  • 作者简介:徐菲菲(1983—), 女, 博士, 副教授, 研究方向为粗糙集、三支决策.E-mail: xufeifei1983@hotmail.com
  • 基金资助:
    上海市自然科学基金资助项目(19ZR1420800)

Research on matching resumes and positions based on Arc-LSTM

Fei-fei XU1(),Yun-jie XU2   

  1. 1. College of Computer Science and Technology, Shanghai University of Electric Power, Shanghai 200090, China
    2. Process and IT Platform Software Development BU, COMAC Shanghai Aviation Industrial(Group), Shanghai 200232, China
  • Received:2020-06-15 Online:2021-01-01 Published:2021-01-05

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66

PDF (PC)

381

摘要：

提出了一种基于改进的长短时记忆神经网络(Arc-LSTM)和词嵌入(Word2Vec)模型相结合的自动匹配方法。首先采用连续词袋(continuous bag of words, CBOW)模型提取中文简历文本特征, 从而构建词向量, 提出一种基于ArcReLU激活函数和LSTM深度神经网络优化的Arc-LSTM网络, 利用该网络构建分类模型, 实现文本分类。实验证明, 提出的模型能有效地提高分类精度和收敛速度, 实现中文简历和职位的精准匹配。

关键词: 深度学习, 激活函数, 人职匹配, ArcReLU, Arc-LSTM

Abstract:

An automatic scheme is proposed, which combines the deep neural network Arc-LSTM with Word2Vec model. In this paper, the CBOW model is used to extract resume text features. A new deep neural network, Arc-LSTM is put forward, which is optimized by ArcReLU. The experimental results show that Arc-LSTM can effectively improve the classification accuracy and convergence speed, and achieve the exact match between Chinese resumes and positions.

Key words: deep learning, activation function, job matching, ArcReLU, Arc-LSTM

中图分类号: 

  • TP18

图1

ArcReLU激活函数"

图2

Arc-LSTM结构图"

表1

简历类别"

职位类别 职位名称
管理及产品岗 数据总监, 分析挖掘, 算法、平台研发
算法工程 推荐系统, 搜索排序, 语音语义, 计算机视觉, 自动驾驶, 深度学习, 卫星导航, 机器人, 通信算法, 其他
数据分析 商业、经营分析, 用户、产品分析, 统计分析, 数据挖掘, 广告, 风控, 量化
数据开发 数仓架构, 大数据ETL, 传统ETL, 大数据开发
平台架构 大数据架构, 平台工具开发, 大数据运维

表2

数据集"

数据集 条目数 属性 决策属性
Car Evaluation 1 728 buying, maint, doors, persons, lug-boot, safety class values
Adult 9 502 age, workclass, fnlwgt, education, marital-status, relationship, race sex
Avila 12 647 intercolumnar distance, upper margin, lower margin, exploitation, row number, modular ratio, interlinear spacing, weight, peak number class

表3

字典映射"

实际标题 映射类别
名字 姓名
姓名 姓名
性别 性别
工作地点 城市
工作经验 经验
工作经历 经验
出生日期 年龄
教育背景 教育背景
教育情况 教育背景

图3

中文简历样本"

图4

CBOW模型"

图5

词向量训练结果"

表4

各模型计算消耗"

No LSTM Re-LSTM Arc-LSTM
1 0:04:14.76 0:03:58.32 0:04:18.14
2 0:05:37.39 0:05:15.26 0:05:31.86
3 0:05:02.01 0:05:16.63 0:05:25.29
4 0:05:10.52 0:05:01.50 0:05:18.12
5 0:05:01.46 0:04:57.82 0:05:02.50
6 0:05:16.82 0:05:05.30 0:05:20.50
7 0:05:13.66 0:05:03.84 0:05:16.57
8 0:05:13.38 0:05:00.40 0:05:17.63
9 0:05:19.55 0:05:13.35 0:05:21.16
10 0:05:17.39 0:04:59.50 0:05:16.65
AVG 0:05:08.69 0:04:59.19 0:05:12.84

图6

ROC比较图"

表5

各模型AUC"

评判指标 LSTM Re-LSTM Arc-LSTM
AUC 0.789 1 0.799 8 0.834 4

表6

各模型分类精度均值"

评判指标 LSTM Re-LSTM Arc-LSTM
训练精度均值 77.39 77.98 79.42
测试精度均值 76.50 77.54 79.22

表7

各模型计算消耗"

No LSTM Re-LSTM Arc-LSTM
1 0:13:30.83 0:12:04.69 0:13:36.12
2 0:13:57.20 0:13:06.58 0:12:37.52
3 0:13:00.34 0:12:14.62 0:13:15.56
4 0:15:09.22 0:14:07.00 0:16:32.00
5 0:13:49.67 0:13:15.03 0:14:16.82
6 0:14:51.88 0:13:50.40 0:12:45.10
7 0:14:37.62 0:14:01.51 0:13:17.88
8 0:14:48.64 0:14:01.78 0:14:40.52
9 0:16:17.18 0:16:25.57 0:16:55.70
10 0:15:20.20 0:15:31.25 0:16:14.50
AVG 0:15:22.79 0:13:51.84 0:14:24.20

图7

ROC比较图"

表8

各模型AUC"

评判指标 LSTM Re-LSTM Arc-LSTM
AUC 0.793 1 0.804 8 0.815 1

表9

各模型分类精度均值"

评判指标 LSTM Re-LSTM Arc-LSTM
训练精度均值 77.19 78.41 80.18
测试精度均值 77.12 78.23 79.74

表10

各模型计算消耗"

No LSTM Re-LSTM Arc-LSTM
1 0:59:15.31 0:57:52.23 0:58:19.54
2 0:56:59.87 0:54:82.63 0:55:09.32
3 1:12:32.65 1:11:43.98 1:12:13.55
4 0:06:21.82 1:02:51.02 1:04:02.02
5 1:06:14.37 1:02:00.46 1:05:08.46
6 0:54:07.49 0:52:07.87 0:52:29.16
7 0:53:44.59 0:51:32.24 0:56:51.12
8 0:52:35.66 0:49:16.91 0:52:32.26
9 0:56:21.39 0:54:33.67 0:55:39.54
10 1:13:36.99 1:10:53.54 1:11:43.56
AVG 1:01:17.54 0:58:49.08 0:59:69.85

图8

ROC比较图"

表11

各模型AUC"

评判指标 LSTM Re-LSTM Arc-LSTM
AUC 0.742 3 0.755 2 0.773 7

表12

各模型分类精度均值"

评判指标 LSTM Re-LSTM Arc-LSTM
训练精度均值 75.66 76.69 78.94
测试精度均值 75.05 76.59 78.37

表13

各模型实验结果"

算法 准确率 召回率 F1值
LSTM 76.68 67.26 71.21
Re-LSTM 81.41 71.43 73.51
Arc-LSTM 87.83 76.15 77.18
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