来源：期刊VIP网 时间：
作者：杨彦武;翟盼雨;金颖;
单位：华中科技大学管理学院;
摘要：构建了一个面向数字产业的实体识别与人才画像（BERT-BiGRU-Attention-CRF）模型。该模型融合了BERT和BiGRU两种表征学习方法，根据句子的上下文语义进行文本表达，并采用多头注意力加强关键语义信息，然后利用条件随机场（CRF）方法对文本进行分类，识别岗位的人才需求。抓取国内三大主流网站上数字产业相关岗位的最新招聘信息进行分析，结果表明，BERT-BiGRU-Attention-CRF模型在Precision、Recall和F1指标上的表现均显著优于基线模型。根据岗位与需求之间的关系，采用BERT-BiGRU-Attention-CRF模型构建数字产业人才知识图谱与岗位人才画像，通过分析数字产业人才知识图谱中各岗位所连接的节点得到不同岗位对人才需求的共同与差异之处。
关键词：数字产业;;实体识别;;人才画像;;BERT-BiGRU-Attention-CRF;;数字人才
基金资助：国家自然科学基金面上项目（72171093）;; 湖北省高等学校省级教学研究项目（2022248）
