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开源和闭源

看任何事情都具有两面性,开源有开源的劣势,闭源也有闭源的优势,虽然我喜欢并且提倡使用开源软件,但开源软件并不是万能的,在特定的场景下还是需要闭源来支撑。咱先说闭源。气象部门的软件开发大多采用项目制外包,承接公司一般根据需求进行定制化开发。虽然大多数项目合同要求公司提交源代码及说明文档,但有几个气象单位建立了自己的代码库和文档库呢?一个项目一个源码包,闲置在电脑的某个角落再也不碰了,升级运维呢就是谁开发谁管,满足项目要求了就不再管优化升级的事儿了。这就导致软件系统没有生命力、升级优化跟不上节奏、重复开发重复建设频繁等诸多问题的出现。当然也有些现实问题摆在面前,有些气象部门根本就没有信息系统建设部门,也缺少信息系统开发的人员来管理本单位的信息系统开发和建设,常常是派一个学气象专业的人盯着项目、和开发公司对接,只能做到需求的解释传达,很难做到本单位气象软件系统建设的长远规划和规范实施,更别说去阅读和管理开发公司的程序源码了。问题和困难都有,但并不是不可解决的,“借他山之石,逐己身之玉”。作为气象部门,寻找到一家靠谱的可长期合作的开发公司是多么的重要。气象业务系统真正的价值在于应用,在于快速响应业务变化,在于有旺盛的生命力,而这些就需要标准化、规范化、可复用、高性能的开发模式做支撑。软件的核心在于程序源码,我们可以不去开发源码,但不能不去管理源码、应用源码。靠谱的乙方合作公司加上有软件工程建设思维的气象甲方,联合打造一套只为自己气象业务应用的闭源仓库、文档仓库,于公于私都将是一件提升业务核心竞争力的事情。

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EMNLP2019 | 领域自适应的人岗匹配研究

求职招聘市场长期存在着职位类别分布不均衡、新兴职类不断涌现的现象,这一定程度上会造成某些职类下的训练数据不够充分,从而难以获得较好的人岗匹配模型,影响推荐匹配效果。本文提出了一种结合多领域知识和层次化迁移学习的深度全局匹配网络(Transferable Deep Global Match Network),该模型能够对简历和岗位描述之间的全局匹配模式进行有效建模,并且实现了在三个层次上的迁移学习,即句子层级、句对匹配层级以及全局匹配层级。基于在线招聘平台BOSS直聘数据集的实验结果表明,本文提出的模型效果超过了state-of-the-art的人岗匹配推荐方法,各项指标均有提升。实验证明,针对训练数据不够充分的相关职类,通过引入合适的领域知识进行迁移学习,可以有效提升人岗匹配推荐效果。该论文已被自然语言处理领域国际顶级会议EMNLP2019接收。

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