論文の概要: Responsive parallelized architecture for deploying deep learning models
in production environments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.08933v1
- Date: Wed, 15 Dec 2021 04:22:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-18 11:35:29.858491
- Title: Responsive parallelized architecture for deploying deep learning models
in production environments
- Title(参考訳): 運用環境におけるディープラーニングモデルのデプロイのためのレスポンシブ並列化アーキテクチャ
- Authors: Nikhil Verma and Krishna Prasad
- Abstract要約: 非構造化文書 CV は候補ポートフォリオを保持し、詳細をリストアップするエンティティを命名する。
本研究の目的は、階層化されたラベルアテンションネットワークを用いてCVエンティティを体系的に予測する、Web指向で応答性の高い計算パイプラインの設計と提案である。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.12691047660244334
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recruiters can easily shortlist candidates for jobs via viewing their
curriculum vitae document. Unstructured document CV beholds candidates
portfolio and named entities listing details. The main aim of this study is to
design and propose a web oriented, highly responsive, computational pipeline
that systematically predicts CV entities using hierarchically refined label
attention networks.
- Abstract(参考訳): リクルーターは、カリキュラムのビザ文書を閲覧することで、求職者の候補を簡単にショートリストできる。
非構造化文書 CV は候補ポートフォリオを保持し、詳細をリストアップするエンティティを命名する。
本研究の目的は、階層化されたラベルアテンションネットワークを用いてCVエンティティを体系的に予測するWeb指向で応答性の高い計算パイプラインの設計と提案である。
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