平安科技(深圳)有限公司邓悦获国家专利权
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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利基于人工智能的面试内容精炼方法、装置、设备及介质获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN111695338B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202010356767.3,技术领域涉及:G06F16/383;该发明授权基于人工智能的面试内容精炼方法、装置、设备及介质是由邓悦;金戈;徐亮设计研发完成,并于2020-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于人工智能的面试内容精炼方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了:本发明公开了一种基于人工智能的面试内容精炼方法、装置、设备及介质,该方法包括:获取面试录音,并将面试录音转化为自我介绍文本和面试应答文本,对自我介绍文本进行文本解析,得到面试者基本信息,对面试应答文本进行语句分类,得到分类文本,通过语言抽取模型,从每类分类文本中进行语句抽取,得到抽取语句,并采用Transformer模型精炼抽取语句,得到面试精炼语料,实现从数据量较大的面试记录内容中,准确提炼核心内容,提高内容提炼的准确性,有利于提高智能面试评估的准确性,将面试者基本信息和面试精炼语料存储至区块链中,同时发送给管理端进行评估,避免直接进行语义识别导致评估结果达不到要求,有利于提高智能面试结果评估的准确性和效率。
本发明授权基于人工智能的面试内容精炼方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了:1.一种基于人工智能的面试内容精炼方法,其特征在于,所述基于人工智能的面试内容精炼方法包括: 获取面试录音,并将所述面试录音转化为面试文本,其中,所述面试文本包括自我介绍文本和面试应答文本; 对所述自我介绍文本进行文本解析,得到面试者基本信息; 按照涉及的面试角度,对所述面试应答文本进行语句分类,得到分类文本; 通过语言抽取模型,从每类所述分类文本中进行语句抽取,得到抽取语句,并采用Transformer模型精炼所述抽取语句,得到面试精炼语料; 将所述面试者基本信息和所述面试精炼语料发送给管理端,以使所述管理端根据所述面试者基本信息和所述面试精炼语料确定面试结果; 所述涉及的面试角度是指提问和应答的侧重点,包括薪酬要求、所获奖项、工作年限和专业技能,所述按照涉及的面试角度,对所述面试应答文本进行语句分类,得到分类文本包括: 将面试应答文本中的每个句子作为一个基础语句,并通过预设的分词方式,对所述基础语句进行分词处理,得到基础分词; 将所述基础分词转换为词向量,并通过聚类算法,对所述词向量进行聚类,得到所述基础语句对应的聚类中心; 针对每个基础语句,计算所述基础语句对应的聚类中心与每个预设面试角度对应的词向量的欧式距离,并将距离最小的预设面试角度,作为所述基础语句的目标分类,将所述基础语句,作为所述目标分类对应的分类文本; 所述通过预设的分词方式,对所述基础语句进行分词处理,得到基础分词包括: 采用条件随机场模型,对所述基础语句进行分词,得到初始分词; 从历史面试应答文本中,获取每个所述初始分词的词频; 基于所述初始分词的词频,生成所述初始分词的权重,将标注有权重的初始分词,作为所述基础分词; 所述语言抽取模型为双向长短期记忆网络模型,所述双向长短期记忆网络模型包括句子编码器和文档编码器,所述通过语言抽取模型,从每类所述分类文本中进行语句抽取,得到抽取语句包括: 通过所述句子编码器对所述分类文本中的文本,按照字符进行拆分,得到基础字符; 对基础字符进行编码,得到所述基础字符对应的编码内容; 将所述编码内容输入到初始化权重的字符编码层,通过所述字符编码层将每个编码映射成一个字符向量,将每个所述字符向量作为句子编码结果; 将句子编码结果在正向和逆向隐层输出拼接成隐层向量,并将所述隐层向量输入到所述文档编码器; 通过所述文档编码器对所述隐层向量进行加权,得到文档特征向量,并对所述文档特征向量进行解码,将解码得到的输出结果作为所述抽取语句。
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