[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

说明书

本发明公开了一种面试考官管理系统及评分质量监测分析方法，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。本发明通过情感分析模型对面试考官的评分质量做出合理的分析，在基于情感倾向的基础上，增大了分析结果的准确度，也对评分质量有了进一步的可靠监控。

技术领域

本发明涉及面试考官管理系统的评分质量分析的技术领域，尤其涉及一种面试考官管理系统及评分质量监测分析方法。

背景技术

随着信息技术的提高,各行各业得到迅猛发展,但是机关事业单位招聘和公务员招录行业在信息化的进程中比较滞后,大部分依然沿袭过去的纸质面试评分方式,考官依靠个人经验对面试者进行判断和录用决策,未对考官的管理和评分进行分析监测，如同盲人摸象，对于面试质量优劣的评估,也是仅凭面试者考试结果的好坏或对考官职务的高低来进行简单评估,数据收集过程繁琐,这样的评估缺乏系统性和全面性,在求职情形复杂的今天,其结果大多是既不实用,也不准确。

目前,大数据所隐含的价值让其逐渐成为各行各业关注的焦点,大数据的处理技术也日趋成熟,为各行各业迎来了最好的发展机遇,利用大数据全面服务招考行业,采用基于证据的监测分析,让面试者更清楚自己的面试情况,让用人单位可以适时地调整自己的面试方式。

发明内容

本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。

鉴于上述现有存在的问题，提出了本发明。

因此，本发明解决的技术问题是：如何简易的、全面性的监测面试评分质量。

为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：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。

作为本发明所述的一种面试考官管理系统及评分质量监测分析方法的一种优选方案，其中：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。

作为本发明所述的一种面试考官管理系统及评分质量监测分析方法的一种优选方案，其中：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。

作为本发明所述的一种面试考官管理系统及评分质量监测分析方法的一种优选方案，其中：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。

作为本发明所述的一种面试考官管理系统及评分质量监测分析方法的一种优选方案，其中：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。

作为本发明所述的一种面试考官管理系统及评分质量监测分析方法的一种优选方案，其中：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。