如何建立一个模型，根据给出的职位描述更好地推荐简历？
我熟悉 bow 或 tfidf (n-grams) 方法，然后采用余弦相似度，但我正在寻找一种深度学习方法。我没有任何标记数据要评估。
任何建议将不胜感激。
如何建立基于简历和职位描述的推荐模型？
数据挖掘
机器学习
深度学习
nlp
推荐系统
语义相似性
2021-09-21 05:37:03
1个回答
如果你想要一种 DL 方法，我建议用某种词嵌入来代替 tf-idf。
例如，您可以采用预先训练的词嵌入模型，例如 glove，并在简历和职位描述中平均其输出，然后计算余弦相似度。但是，我建议使用上下文词嵌入（类似 BERT），因为简历中的术语可能非常依赖于上下文。
下面的文章还介绍了sentence-bert，我觉得很适合你的问题。
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