Limitations of Neural Networks-based NER for Resume Data Extraction

Abstract

We provided research about the abilities of neural network-based NER models, quality, and their limitations in resolving entities of different types of complexity (emails, names, skills, etc.). It has been shown that the quality depends on the entity type and complexity, and estimate \ceilings", which model quality can achieve in the case of proper realization and well-labelled dataset.

Proporcionamos investigación sobre las capacidades de los modelos REN basados en redes neuronales, la calidad y sus limitaciones para resolver entidades de diferentes tipos de dificultad (correos electrónicos, nombres, habilidades, etc.). Se ha demostrado que la calidad depende del tipo y la complejidad de la entidad, y estima los límites, que la calidad del modelo puede lograr en el caso de una realización adecuada y un corpus bien etiquetado.