用python写基于TextCNN和LSTM的招聘简历自动筛选系统

为了使用 Python 写基于 TextCNN 和 LSTM 的招聘简历自动筛选系统，您需要做以下几件事：

1. 数据预处理：将简历文本转换为可供模型使用的数据格式。这可能需要进行分词、去除停用词、提取词向量等操作。

2. 模型构建：使用 Keras 或 TensorFlow 等深度学习框架来构建 TextCNN 和 LSTM 模型。

3. 模型训练：使用预处理好的数据来训练模型。

4. 模型评估：使用测试数据来评估模型的性能。

5. 模型部署：将训练好的模型部署到线上环境中，供用户使用。

代码示例可以在网上找到很多，可以参考相关博客或者网站上的文章。

相关问题

怎么用python写基于TextCNN和LSTM的招聘简历自动筛选系统

使用 TextCNN 和 LSTM 构建招聘简历自动筛选系统可以分为以下几个步骤:

1. 数据预处理: 对简历文本进行分词、去停用词、提取词向量等处理。

2. 模型构建: 利用 TextCNN 或 LSTM 构建模型，进行训练。

3. 模型评估: 评估模型在测试集上的表现，如准确率、召回率等。

4. 部署: 将训练好的模型部署在线上，对新的简历进行预测。

代码示例:

from keras.preprocessing.text import Tokenizer
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from keras.layers import Input, Embedding, Conv1D, MaxPooling1D, LSTM, Dense
from keras.models import Model

# 预处理
tokenizer = Tokenizer()
# 提取词向量
embedding_matrix = ...

# 模型构建
inputs = Input(shape=(max_len,))
embedding = Embedding(vocab_size, embedding_dim, weights=[embedding_matrix], trainable=False)(inputs)
conv = Conv1D(filters, kernel_size, activation='relu')(embedding)
pool = MaxPooling1D(pool_size=2)(conv)
lstm = LSTM(lstm_units)(pool)
outputs = Dense(1, activation='sigmoid')(lstm)
model = Model(inputs, outputs)
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练
model.fit(X_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs)

# 评估
model.evaluate(X_test, y_test)

需要注意的是:上述代码仅是示例，还需根据实际数据和需求进行调整。

请用python写一个基于TextCNN和LSTM的招聘简历自动筛选系统

下面是一个基于 TextCNN 和 LSTM 的招聘简历自动筛选系统的 Python 代码示例:

import numpy as np
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from tensorflow.keras.layers import Dense, Input, LSTM, Embedding, Dropout, Activation, Conv1D, GRU, CuDNNGRU, CuDNNLSTM, BatchNormalization
from tensorflow.keras.layers import Bidirectional, GlobalMaxPool1D, MaxPooling1D, Add, Flatten
from tensorflow.keras.layers import GlobalAveragePooling1D, GlobalMaxPooling1D, concatenate, SpatialDropout1D
from tensorflow.keras.models import Model, load_model
from tensorflow.keras import initializers, regularizers, constraints, optimizers, layers, callbacks
from tensorflow.keras import backend as K
from tensorflow.keras.engine import InputSpec, Layer
from tensorflow.keras.optimizers import Adam

# 读取数据
resumes = []
labels = []
with open("resumes.txt", "r") as f:
    for line in f:
        resumes.append(line.strip().split("\t")[0])
        labels.append(int(line.strip().split("\t")[1]))

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(resumes, labels, test_size=0.2, random_state=42)

# 数据预处理
max_features = 20000
maxlen = 100
tokenizer = Tokenizer(num_words=max_features)
tokenizer.fit_on_texts(X_train)
X_train = tokenizer.texts_to_sequences(X_train)
X_test = tokenizer.texts_to_sequences(X_test)
x_train = pad_sequences(X_train, maxlen=maxlen)
x_test = pad_sequences(X_test, maxlen=maxlen)

# 构建模型
def build_model():
    inp = Input(shape=(maxlen,))
    x = Embedding(max_features, 128)(inp)
    x = SpatialDropout1D(0.2)(x)
    x = Bidirectional(CuDNNLSTM(64, return_sequences=True))(x)
    y = Bidirectional(CuDNNGRU(64, return_sequences=True))(x)
    avg_pool1 = GlobalAveragePooling1D()(y)
    max_pool1 = GlobalMaxPooling1D()(y)
    conc = concatenate([avg_