[发明专利]深度交互式AI智能求职顾问方法、系统及存储介质

权利要求书

1.一种深度交互式AI智能求职顾问系统，其特征在于，包括：

语音分析处理模块，被配置为基于所接收到的用户的语音数据和与所述用户相关的求职信息进行AI智能分析，并生成智能分析结果；

自动应答分析处理模块，被配置为基于所述智能分析结果生成响应所述语音数据的应答数据，其中，所述应答数据是关于职业顾问信息的相关数据；

其中，所述语音分析处理模块还被配置为：

从所述语音数据和应答数据的数据流中读取具有相互依赖关系的语法结构，其中，所述语法结构表示在所述语音数据和应答数据之中的至少一对不同值之间的相互依赖性；基于所述语法结构，利用截断一元码，使用结构预测在对应于所述语音数据和所述应答数据的语句元素的信息量的不同等级的不同层上，对交互过程中的语音数据和应答数据进行二次编码，并对二次编码后的数据进行归一化处理，其中，每条语音数据和每条应答数据的各个语句元素与所述不同层中的相应的一层相关联，所述不同层包括基础层、扩展层和附加层；利用神经网络模型，对归一化处理后的数据进行AI智能分析；

其中，所采用的相互依赖性可以基于以下方式来计算：

上式中，为所述语音数据中语句元素的信息量，为所述应答数据中语句元素的信息量，为个所述语音数据中语句元素的平均值，为个所述应答数据中语句元素的平均值，a 表示学习率，F表示相互依赖性，n 为所述语音数据和应答数据中的语句元素的总个数。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述语音分析处理模块包括：

数据收集分析模块，被配置为获取与用户相关的求职信息，对所述语音数据进行转译、整理，对交互过程中的语音数据和应答数据进行二次整理，以收集数据；

数据预处理模块，被配置为对所收集的数据进行预处理，所述预处理包括以下至少之一操作：整理、清洗、分析、判定、分类和学习；

需求定义与提取模块，被配置为基于预处理后的数据，确定所述用户的需求，并基于所确定的需求对所述用户的意向进行判定。

3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述语音分析处理模块还包括文字呈现模块，所述文字呈现模块被配置为：

对所述语音数据和所述应答数据进行文字识别，并根据所述语音数据和所述应答数据的内容智能匹配相应的标点符号；和/或

对所述用户的简历进行补全与拆分，重新定义简历的需求匹配程度，并通过用户兴趣分析模型将深度运算需求发送至所述自动应答分析处理模块，进行深度分析。

4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述自动应答分析处理模块包括：

需求处理模块，被配置为基于所述语音分析处理模块输出的数据，确认并处理所述用户的需求；

期望分析模块，被配置为对所述需求进行判定分析，确定所述用户意向范围和广度，并通过引导的方式收集所述用户提供的进一步信息，以确定所述用户的期望；然后根据所确定的所述期望来确定应答语音的内容。

5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，处理所述用户的需求包括以下至少之一：

根据用户的先决信息结合所述交互时生成的信息，对所述需求进行分层级补全；

对所述用户的简历进行整体归类，进行多维度特征提取并进行细化分类，在交互过程中对用户信息进行横向、纵向的比对，并根据比对结果生成匹配的结果。