[发明专利]一种面试考官管理系统及评分质量监测分析方法

权利要求书

1.一种面试考官管理系统及评分质量监测分析方法，其特征在于：包括，

采集面试考官管理系统中的文本评分原始数据进行预处理，形成样本数据集；

将所述样本数据集输入改进的学习机中，获得正负情感倾向文本分类的文本语料；

利用语义网络主题聚类策略构建关键需求主题模型，从所述文本语料中找到含有所述正负情感倾向文本的关键需求主题；

结合情感分析模型提取所述关键需求主题分析面试考官的需求并生成分析报告。

2.根据权利要求1所述的一种面试考官管理系统及评分质量监测分析方法，其特征在于：所述预处理包括，

采集所述文本评分原始数据进行统计分析，汇总整理成待预处理的语料；

利用Word2vec训练所述语料，得到词向量。

3.根据权利要求1或2所述的一种面试考官管理系统及评分质量监测分析方法，其特征在于：形成所述样本数据集包括，

对所述词向量进行中文分词、数据清洗和机械压缩去重处理，取其求和的平均值并设置情感极性标签，形成所述样本数据集。

4.根据权利要求3所述的一种面试考官管理系统及评分质量监测分析方法，其特征在于：设计改进的学习机，对输入的所述样本数据集进行样本分类训练，获得正负情感倾向文本分类的文本语料；

所述改进的学习机包括，加入0.7V的三角波和锯齿波干扰信号至ELM极限学习机中，得到针对单隐含层+双隐含层前馈神经网络算法。

5.根据权利要求4所述的一种面试考官管理系统及评分质量监测分析方法，其特征在于：获得所述文本语料包括，

对所述改进的学习机的输入权值向量和隐含层节点进行随机赋值，完成初始化；

计算隐含层输出矩阵；

计算输出权值矩阵；

输出计算结果，即为所述文本语料。

6.根据权利要求5所述的一种面试考官管理系统及评分质量监测分析方法，其特征在于：构建所述关键需求主题模型包括词、主题和文档，如下，

其中，是从给定的文档中计算得到，和进行拟合以调整其分布，直至符合单词文档的实际分布。

7.根据权利要求6所述的一种面试考官管理系统及评分质量监测分析方法，其特征在于：还包括，

所述是每个单词在各个文档中的词出现的概率；

所述是每个主题在各个所述文档中出现的概率；

所述是每个所述单词在各个所述主题中的概率。

8.根据权利要求7所述的一种面试考官管理系统及评分质量监测分析方法，其特征在于：得到所述关键需求主题包括，

所述关键需求主题模型从所述文本语料中的每篇文档的主题分布中抽取出一个主题；

对抽取的所述主题中所对应的单词分布中再抽取出一个单词，依次重复循环，直至遍历所述文档中的全部词汇；

最终找到所述正负情感倾向文本的所述关键需求主题。

9.根据权利要求8所述的一种面试考官管理系统及评分质量监测分析方法，其特征在于：提取所述关键需求主题还包括，正向情感主题提取和负向情感主题提取。

10.根据权利要求9所述的一种面试考官管理系统及评分质量监测分析方法，其特征在于：所述情感分析模型包括，

句子特征提取和深度神经网络分类；

所述句子特征提取包括，所述语料的输入、所述词向量的转化和句子向量特征提取；

所述深度神经网络分类包括，输入节点、隐藏节点和输出节点。