[发明专利]一种基于AI辅助面试场景的面试方法、装置及终端设备

权利要求书

1.一种基于AI辅助面试场景的面试方法，其特征在于，包括：

获取面试官表述的语音内容，并将所述语音内容转换为文本内容；

对所述文本内容进行分词处理，获得分词数据库；

在所述分词数据库中获取关键信息；

检测所述分词数据库中的短句数量及所述关键信息的问题ID数量；

所述关键信息的问题ID数量与所述分词数据库中的短句数量相同时，则当前面试场景类型为人机面试场景，不启用相似问引擎；

所述关键信息的问题ID数量与所述分词数据库中的短句数量不同时，则当前面试场景类型为现场辅助面试场景，启用相似问引擎；

其中，所述相似问引擎用于根据分词词向量匹配问题数据库中的问题模板；

在启动相似问引擎时，根据相似问引擎的处理结果获取问题模板，并选择评分模型对面试者的回答进行评分；

在不启动相似问引擎时，根据所述关键信息获取问题模板，并选择评分模型对面试者的回答进行评分。

2.如权利要求1所述的基于AI辅助面试场景的面试方法，其特征在于，在启动相似问引擎时，根据相似问引擎的处理结果获取问题模板，并选择评分模型对面试者的回答进行评分，包括：

在启动相似问引擎时，调用所述相似问 引擎中训练好的匹配神经网络模型，通过所述匹配神经网络模型，将所述关键信息转换为所述分词词向量；

根据所述分词词向量匹配所述问题数据库中的问题模板；

调用匹配成功的问题模板所对应的评分模型，根据所述评分模型对面试者的回答进行评分。

3.如权利要求2所述的基于AI辅助面试场景的面试方法，其特征在于，根据所述分词词向量匹配所述问题数据库中的问题模板，包括：

获取每个问题模板的模板词向量；

将所述分词词向量与所述模板词向量进行对比，计算余弦相似度；

根据所述余弦相似度判断所述分词词向量是否与所述问题模板匹配。

4.如权利要求1所述的基于AI辅助面试场景的面试方法，其特征在于，在不启动相似问引擎时，根据所述关键信息获取问题模板，并选择评分模型对面试者的回答进行评分，包括：

在不启动相似问引擎时，根据所述关键信息中的问题ID匹配所述问题数据库中的问题模板；

调用匹配成功的问题模板所对应的评分模型，根据所述评分模型对面试者的回答进行评分。

5.如权利要求1所述的基于AI辅助面试场景的面试方法，其特征在于，所述评分模型包括规则评分模型和综合评分模型；

其中，所述面试场景类型为人机面试场景时，所述评分模型包括规则评分模型；

所述面试场景为现场辅助面试场景时，所述评分模型包括综合评分模型。

6.如权利要求1所述的基于AI辅助面试场景的面试方法，其特征在于，在对所述文本内容进行分词处理，获得分词数据库之前，包括：

对所述文本内容进行噪音信息替换，过滤非关键信息。

7.一种基于AI辅助面试场景的面试装置，其特征在于，包括：

文本获取模块，用于获取面试官表述的语音内容，并将所述语音内容转换为文本内容；

分词处理模块，用于对所述文本内容进行分词处理，获得分词数据库；

关键信息获取模块，用于在所述分词数据库中获取关键信息；

问题匹配模块，用于检测所述分词数据库中的短句数量及所述关键信息的问题ID数量；所述关键信息的问题ID数量与所述分词数据库中的短句数量相同时，则当前面试场景类型为人机面试场景，不启用相似问引擎；所述关键信息的问题ID数量与所述分词数据库中的短句数量不同时，则当前面试场景类型为现场辅助面试场景，启用相似问引擎；其中，所述相似问引擎用于根据所述分词词向量匹配问题数据库中的问题模板；

评分模块，用于在启动相似问引擎时，根据相似问引擎的处理结果获取问题模板，并选择评分模型，对面试者的回答进行评分；在不启动相似问引擎时，根据所述关键信息获取问题模板，并选择评分模型对面试者的回答进行评分。