从pdf简历中提取信息——BiLSTM-CRF

最新推荐文章于 2024-09-28 18:39:20 发布
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本文介绍了参加天池pdf简历信息提取比赛的经历，利用BiLSTM-CRF模型，从PDF中抽取姓名、籍贯等信息，模型在线得分0.727，排名21/1200+。通过pdfminer提取文本，BIO标注后，使用pytorch实现的BiLSTM-CRF进行训练。代码已开源，但未利用外部文本训练语言模型和词嵌入。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

0. 摘要

参加了天池的一个pdf简历信息提取的比赛，这里进行回顾、整理和分享

赛题要求从pdf简历中提取出信息，比如说名字，籍贯等。这里搭建了一个BiLSTM-CRF模型，能够从PDF简历中提取出所需的信息。

模型的线上得分是0.727，排名 21/1200+

1. 赛题相关

模型目标：pdf简历 --> 类别信息

2. 思路

在这里插入图片描述
使用python库pdfminer，将pdf简历中的文本提取出来。利用json标注文件，对提取出来的文本进行匹配和BIO标注，每一个字对应一个标注。最后，将标注后的文本送到BiLSM-CRF模型中进行训练。

3. BiLSTM-CRF 模型

在这里插入图片描述
将文本中的每个字进行one-hot编码，经过Embedding层后，每一个字对应一个字向量，所以文本可以用一个矩阵表示。将文本矩阵输入BiLSTM层，输出中每一个字会对应一个类别概率向量，此类别概率向量表示了该字属于各个类别的概率。所以所有字属于各个类别的概

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