怎么用python写基于TextCNN和LSTM的招聘简历自动筛选系统
时间: 2023-02-09 11:46:23 浏览: 94
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。
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