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专利信息

基于大规模预训练语言模型和对比学习的简历推荐方法【异议或纠错】

档案编号： CQ-248-9534-9288
档案文号：
专利权人： 申请人 
发布时间： 发布时间 
档案分类： 专利权 
分 类 号： 第G06F16/335;G06F16/33;G06N3/0895;G06Q10/1053类
授权状态： 已授权
档案内容： 本发明公开了一种基于大规模预训练语言模型和对比学习的简历推荐方法,本发明通过预训练语言模型,利用自监督学习方式在大量无标注语料上学习文本表示,相对传统的词向量模型可以更好地理解语言,获得更好的文本特征向量。通过充分利用预训练语言模型的这一优势,将简历和岗位描述文本分别使用预训练语言模型进行表示,得到文本特征向量后再进行基于对比学习的微调训练,优化特征向量所在的隐式特征空间内的分布情况,进而增强文本表示,可以在相同或较小的标注数据集大小上取得远胜于传统模型的表示效果与匹配准确度。
附件下载：  (原始资料备查)

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