[发明专利]基于文本匹配的智能面试方法、装置和计算机设备

权利要求书

1.一种基于文本匹配的智能面试方法，其特征在于，包括：

获取面试文本和标准文本，其中所述面试文本为面试者针对面试题目的回答后形成的文本，所述标准文本为面试题目对应的标准答案的文本；

根据第一预设规则分别对所述面试文本和所述标准文本进行向量转化，得到所述面试文本对应的第一向量和所述标准文本对应的第二向量；

计算所述第一向量和所述第二向量之间的相似度；

根据所述相似度匹配对应的面试分数。

2.根据权利要求1所述的基于文本匹配的智能面试方法，其特征在于，所述根据第一预设规则对所述面试文本进行向量转化，得到所述面试文本对应的第一向量的步骤，包括：

将所述面试文本中的各个单词进行复值嵌入，得到各所述单词分别对应的复值向量组成的词矩阵；

采用滑动窗口将所述词矩阵转化为混合密度矩阵；

按照预设算法计算得到所述混合密度矩阵在不同的所述滑动窗口分别对应的若干个概率向量；

分别选择各个所述滑动窗口中最大的概率向量，各所述最大的概率向量组成所述第一向量。

3.根据权利要求2所述的基于文本匹配的智能面试方法，其特征在于，所述采用滑动窗口将所述词矩阵转化为混合密度矩阵的步骤，包括：

按照各所述复值向量分别对应的所述单词在所述面试文本中的排列顺序，采用所述滑动窗口从所述词矩阵中依次递进选择预设数量个第一复值向量组成矩阵，直至完成对所有所述复值向量的选择，得到若干个第一词矩阵；

分别计算各所述第一词矩阵中的各所述第一复值向量与各自对应的共轭装置向量的外积，将各所述第一词矩阵转化为对应的词密度矩阵，并计算各所述第一复值向量分别对应的第一概率；

根据各所述词密度矩阵和各所述第一概率计算得到混合密度矩阵。

4.根据权利要求3所述的基于文本匹配的智能面试方法，其特征在于，所述计算各所述第一复值向量分别对应的第一概率的步骤，包括：

分别将各所述第一复值向量代入第一预设公式中，计算得到各所述第一复值向量分别对应的范数，其中，所述第一预设公式为：π(w_i)为所述范数，x为所述第一复值向量的值；

分别将各所述范数代入第二预设公式中，计算得到各所述范数分别对应的所述第一概率，其中，所述第二预设公式为：p(w_i)为所述第一概率，e为自然底数，l表示共有l个w，j表示第j个w。

5.根据权利要求3所述的基于文本匹配的智能面试方法，其特征在于，所述根据所述词密度矩阵和各所述第一概率计算得到混合密度矩阵的步骤，包括：

分别将各所述词密度矩阵中的向量乘以各自对应的所述第一概率，得到各自对应的加权词密度矩阵；

将各所述加权词密度矩阵相加，得到所述混合密度矩阵。

6.根据权利要求2所述的基于文本匹配的智能面试方法，其特征在于，所述按照预设算法计算得到所述混合密度矩阵在不同的所述滑动窗口分别对应的若干个概率向量的步骤，包括：

将所述混合密度矩阵代入第三预设公式中，计算得到若干个第二概率，其中，所述第三预设公式为：：p_x(p)＝〈x_i|ρ|x_i>＝tr(ρ|x_i><x_i|)，其中|x_i>初始值为狄拉克符号表示的正交的独热编码向量，|x_i><x_i|则为|x_i>的外积，p_x(p)为第二概率，i表示第i个投影平面；

将各所述第二概率组合得到所述概率向量。

7.根据权利要求1所述的基于文本匹配的智能面试方法，其特征在于，所述计算所述第一向量和所述第二向量之间的相似度的步骤，包括：

计算所述第一向量和所述第二向量之间的余弦值；

将所述余弦值作为所述相似度。