为了使用 Python 写基于 TextCNN 和 LSTM 的招聘简历自动筛选系统，您需要做以下几件事：
-
数据预处理：将简历文本转换为可供模型使用的数据格式。这可能需要进行分词、去除停用词、提取词向量等操作。
-
模型构建：使用 Keras 或 TensorFlow 等深度学习框架来构建 TextCNN 和 LSTM 模型。
-
模型训练：使用预处理好的数据来训练模型。
-
模型评估：使用测试数据来评估模型的性能。
-
模型部署：将训练好的模型部署到线上环境中，供用户使用。
代码示例可以在网上找到很多，可以参考相关博客或者网站上的文章。
版权声明：本文为weixin_42601608原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。