CN107622373B - 面试系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种面试系统,其包括:面试设备,其被配置成通过与申请人的问答获得响应信息;面试控制器,其被配置成控制面试设备,并且基于由面试设备获得的响应信息来确定面试评价级别,所述面试评价级别是对申请人能力的量化;存储装置,其被配置成存储申请人信息数据库,响应信息和面试评价级别与申请人相关联地存储在所述申请人信息数据库中;以及终端装置,其被配置成能够访问存储装置中的申请人信息数据库。
Description
相关申请的交叉引用
本申请享有2016年7月14日提交的日本专利申请(Tokugan,2016-139190)的权益。
技术领域
本发明涉及一种面试系统。
背景技术
目前,申请人的面试有时是由人形机器人而不是人类面试官进行的,并且对职位空缺的申请人是否被雇用是基于通过问答获得的响应信息确定的。这种情况在“求职!面试官是机器人“Pepper”??”,[在线],来自互联网<URL:http://w-sc.jp/shukatsu-peppr>[2016年6月21日检索]中进行描述。在这种情况下,即使当由于大量的申请人而面试花费很长时间时,人形机器人也基于相同的标准对每个申请人进行面试,因此每个申请人是否被雇用都是以稳定的方式确定的。
然而,使用人形机器人的面试和雇用确定是有缺点的,因为当有多个职位空缺时,要求从一个职位空缺被拒绝的申请人在申请另一个职位空缺时再次进行类似的面试。因此,找到适合于每个职位空缺的申请人会花费很长时间。
发明内容
本发明的目的是提供一种能够在短时间内找到适合于职位空缺的申请人的面试系统。
本发明涉及一种面试系统,其包括:面试设备,所述面试设备被配置成通过与申请人的问答获得响应信息;面试控制器,所述面试控制器被配置成控制面试设备,并且基于由面试设备获得的响应信息来确定面试评价级别,所述面试评价级别是对申请人能力的量化;存储装置,所述存储装置被配置成存储申请人信息数据库,响应信息和面试评价级别与申请人相关联地存储在所述申请人信息数据库中;以及终端装置,所述终端装置被配置成能够访问存储装置中的申请人信息数据库。
通过这种布置,可以通过经由终端装置访问申请人信息数据库并且查看面试评价级别来找到适合于职位空缺的申请人,所述面试评价级别是对每个申请人的能力的量化。
面试控制器可以被配置成计算面试评价级别与人才评价级别的相似度,所述人才评价级别是对每个职位的最佳能力的量化,并且存储装置可以被配置成存储申请人信息数据库,每个职位的相似度与申请人相关联地存储在所述申请人信息数据库中。
通过这种布置,可以通过借助于终端装置访问申请人信息数据库并且基于面试评价级别与人才评价级别的相似度对申请人进行抽样或重新排序来找到适合于职位空缺的申请人,所述人才评价级别是对每个职位的最佳能力的量化。
本发明的面试设备可以包括人形机器人主体,其包括右臂、左臂、支撑右臂和左臂的身体、以及设置在身体上端的头部,并且被配置成获得申请人的图像和语音来作为响应信息。
通过这种布置,由于人形机器人主体执行与申请人的问答,因此好像面试环境中存在人类面试官一样。
本发明的面试设备可以包括面试侧输入装置,其允许申请人输入响应信息。
根据这种布置,可以提高面试评价级别的相似度的可靠性,因为当申请人将响应信息输入到面试侧输入装置时,速度、节奏、输入时间等被用作新的响应信息。
本发明的终端装置可以包括:终端侧输入装置,通过所述终端侧输入装置可以输入职位空缺;显示装置;以及终端控制器,所述终端控制器被配置成在显示装置上以与相似度相关联的方式显示每个申请人相对于职位空缺的推荐程度。
通过这种布置,当通过终端侧输入装置输入职位空缺时,基于在显示装置上显示的每个申请人的推荐程度,容易且快速地从申请人中选择适合于职位空缺的申请人。
本发明的终端装置的终端控制器可以使显示装置显示相似度等于或高于预定值的职位。
通过这种布置,除了每个申请人相对于职位空缺的推荐程度之外,还可以容易地检查适合于每个申请人的其他工作。
本发明能够提供一种能够在短时间内找到适合于职位空缺的申请人的面试系统。
附图说明
图1是面试系统的示意性框图。
图2是面试设备的透视图。
图3是面试设备的示意图。
图4是面试系统的示意图。
图5是面试系统的示意图。
图6示出面试系统中的信息流动。
图7示出问题、答案以及面试评价级别之间的关系。
图8是问题和答案的时序图。
图9示出申请人信息表。
图10是面试处理流程的流程图。
图11A示出申请人的面试过程。
图11B示出注册画面图像。
图12示出申请人的面试过程。
图13示出响应信息的处理路径。
图14A示出招聘者如何使用面试结果。
图14B示出面试结果的显示画面。
具体实施方式
以下将参考附图来描述本发明的实施方式。
(面试系统:概述)
如图1所示,面试系统1包括一个或多个面试设备11、面试控制器12、存储装置14和终端装置15。面试设备11被配置成获得通过与申请人16的问答而生成的响应信息。面试设备11被配置成能够执行与一个申请人的问答。通过这种布置,面试系统1通过根据申请人数目和职位空缺数目适当地增加或减少面试设备11的数目,来防止由于大量的申请人16而导致面试等待时间过长,而不会增加面试系统1的成本。
面试设备11与面试控制器12连接,以便能够与其进行数据通信。面试设备11和面试控制器12可以通过专用线路或通过互联网彼此连接。数据通信优选被加密以用于防止申请人16的个人信息泄漏。
面试控制器12能够向面试设备11发送控制信号和信息信号并从面试设备11接收控制信号和信息信号。因此,面试控制器12能够通过发送和接收控制信号来控制面试设备11。此外,面试控制器12被配置成通过发送和接收信息信号来获得响应信息,并且基于响应信息来确定面试评价级别,所述面试评价级别是对申请人的能力的量化。通过这种布置,面试控制器12能够通过检查作为对每个申请人的能力的量化的面试评价级别来找到适合于职位空缺的申请人。
除了以上内容之外,面试控制器12还被配置成计算面试评价级别与人才评价级别的相似度,所述人才评价级别是对每个职位的最佳能力的量化。通过这种布置,面试控制器12能够基于面试评价级别与作为对每个职位的最佳能力的量化的人才评价级别的相似度对申请人进行抽样或重新排序,以便容易地找到适合于职位空缺的申请人。以下描述讨论能力由两部分、即一般能力和专业能力构成的情况。本申请不限于这种布置,并且可以添加另一种能力,或者所述能力也可以只是一般能力和专业能力中的一种。
面试控制器12与信息提供系统13连接,以便能够向信息提供系统13发送信息信号以及从信息提供系统13接收信息信号。信息提供系统13被配置成向面试控制器12提供问题信息,以使面试设备11向申请人16提出问题,并且分析申请人16对所述问题的答案。面试控制器12与存储装置14连接。存储装置14存储申请人信息数据库,响应信息、面试评价级别以及每个职位的相似度与每个申请人16相关联地存储在所述申请人信息数据库中。存储装置14与终端装置15连接,以便能够向终端装置15发送信息信号以及从终端装置15接收信息信号。终端装置15允许招聘者17访问存储装置14中的申请人信息数据库。
在如上构成的面试系统1的情况下,可以通过以下方式找到适合于职位空缺的申请人:借助于终端装置15访问申请人信息数据库,并且基于面试评价级别与为每个职位而设定的人才评价级别的相似度来对申请人16进行抽样或重新排序。此外,例如在需要招聘大量人员时,面试系统1减少人事管理人员的工作量。此外,由于面试是由面试设备11进行的,因此评价基于恒定的标准而是系统且公平的。由于这个原因,可以防止与裙带关系、贿赂等有关的随意的评价,因此机会对所有人都同样地公开。此外,由于面试可以在没有任何人为干预的情况下进行,因此面试系统1可以持续运转24小时。
(面试系统:面试设备:面试机器人)
面试设备11包括作为面试机器人的人形机器人主体111。虽然以下说明讨论面试设备11设置有机器人主体111的情况,但本申请不限于此。
机器人主体111包括右臂111a、左臂111b、支撑右臂111a和左臂111b的身体111c、以及设置在身体111c上端的头部111d,并且机器人主体111被配置成获得申请人16的图像和语音来作为响应信息。在这种布置下,由于在面试设备11中,人形机器人主体111执行与申请人16的问答,因此这就好像在面试环境中存在人类面试官一样。
右臂111a和左臂111b中的每一个能够将臂前端部分(手部部分)移动到三维空间中的给定位置。多个手指设置在臂前端部分(手部部分)处,以允许手臂指向某物并抓持物品。在这种布置下,可以在面试中以各种方式进行问答,例如与申请人16握手、利用手势并用语音提出问题、或单独通过手势提出问题。
在本实施方式中,机器人主体111具有与人类相似的两个手臂,即右臂111a和左臂111b。然而,本申请不限于这种布置,手臂的数目可以是一个或多个。
在身体111c上部处的头部111d设置有会话机构111e,通过该会话机构111e与申请人16进行会话。会话机构111e包括:信息输出机构,所述信息输出机构被配置成通过合成语音向申请人16输出问题信息;以及信息获取机构,所述信息获取机构被配置成从应答的申请人16获取多种类型的响应信息,诸如语音、姿势、运动和表达。信息输出机构的示例包括被配置成输出声音的扬声器机构。扬声器机构包括:数字放大器,所述数字放大器将语音信号放大;以及扬声器,所述扬声器将来自数字放大器的电信号转换成声波并输出声音。信息获取机构的示例包括被配置成获取图像的摄像机机构以及被配置成获取声音的麦克风机构。摄像机机构被配置成对申请人16的脸部进行拍摄,并且包括语音角度传感器、3D传感器和全高清摄像机中的至少一个。会话机构111e的至少一部分可以设置在与机器人主体111不同的位置处。稍后将具体描述面试设备11的结构。
在这种方式下,因为在面试系统1中,面试机器人作为面试官面对申请人16,因此申请人16的答案可以显示申请人的真面目。此外,由面试设备11获得的响应信息可以与图像识别技术等组合,使得能够在评价中考虑到比单纯的问题答案更多的东西。
(面试系统:面试设备:面试侧终端装置)
除了以上内容之外,面试设备11还包括允许申请人16输入响应信息的面试侧输入装置112。面试侧输入装置112包括诸如键盘1121、显示器1122、控制器1123和鼠标的部件。面试侧输入装置112被配置成能够与机器人主体111同步进行操作。更具体地,在使机器人主体111向申请人16提出问题或给予指令之后,面试设备11以与机器人主体111所执行的问答并行的方式接收由申请人16使用面试侧输入装置112的按键而输入的响应。这使得可以将申请人16对响应信息的按键输入要素诸如速度、节奏和输入时间中的至少一个设定为与由机器人主体111获得的响应信息不同的响应信息,结果是面试评价级别的相似度的可靠性得到提高。
此外,面试侧输入装置112可以被配置成能够借助于显示器1122来执行视力测试和色弱测试。这使得可以从申请人16可选择的职位中排除因视力和色弱而限制的职位,并且通知申请人16适合的职位和不适合的职位。所述通知可以由机器人主体111在面试期间用语音完成,可以显示在面试侧输入装置112的显示器1122上,或者可以在面试之后通过电子邮件发送。优选地,机器人主体111使右臂111a或左臂111b移动,以指向机器人观看的区域。通过这种布置,申请人16感觉好像他/她被人类面试一样。
除了以上内容之外,面试侧输入装置112还可以被配置成运行诸如电子数据表软件、图形编辑器软件和设计软件的业务软件,并且响应于来自申请人16的输入而执行操作。这使得可以容易地掌握申请人对每种类型的业务软件的熟练程度。也在这种情况下,优选地,在用语音解释业务软件的内容或处理过程的同时,机器人主体111移动右臂111a或左臂111b以指向待处理的区域或目标图像。通过这种布置,申请人16感觉好像他/她被人类面试一样。
(面试系统:面试设备的具体结构)
将参考图2具体描述面试设备11。面试设备11设置有中空的长方体形状(rectangular parallelepiped)的壁部分116。壁部分116形成面试室。在壁部分116内部,设置有透明隔板115。隔板115将面试室划分为申请人16所就座的申请人室11A和设置有机器人主体111的机器人室11B。通过这种布置,申请人16和机器人主体111经由隔板115一对一地彼此面对。
在申请人室11A中,通道116a形成为壁部分116的上端至下端之间的开口。通道116a允许申请人16进入或离开申请人室11A。通道116a设置有帘幕117。帘幕117能够关闭通道116a,使得在面试期间无法从外部看到申请人室11A的内部。
隔板115大体上设置在支撑基座118的上表面的中央部分处。支撑基座118的申请人室11A侧的部分形成为桌子。在桌子部分的上表面上,放置有构成面试侧输入装置112的构件,诸如显示器1122和键盘1121,并且设置有麦克风113以获得就座的申请人16的语音。在隔板115的下端的中央部分处,设置有图像分析装置119,以获得包括申请人16面部图像在内的图像,分析表达、手势等,并且输出分析结果。分析装置119的示例是RealSense(注册商标)。
同时,在支撑基座118的机器人室11B侧的部分处,设置有机器人主体111以用于进行面试。在机器人主体111的上方,设置有扬声器114a和114b,用于输出面试问题等的声音。扬声器114a和114b设置在壁部分116的上端部分处。
在支撑基座118内,设置有图1所示的面试控制器12。如图3所示,面试控制器12由机器人控制器1211、摄像机控制器1212以及控制代理控制器1213形成,所述机器人控制器1211被配置成执行机器人控制过程,所述摄像机控制器1212被配置成执行成像过程。控制代理控制器1213具有向信息提供系统13和机器人控制器1211中的每一个提供指令的控制代理功能。
如图4所示,面试系统1可以包括多个面试设备11。在这种情况下,面试控制器12包括监督控制器1214。监督控制器1214与每个面试设备11的机器人控制器1211连接,以便在每个面试控制器12处监视机器人主体111的状态。监督控制器1214与机器人监视终端21连接。这使得可以集中监视面试设备11。
作为数据库服务器的存储装置14与每个面试设备11的控制代理控制器1213连接。存储装置14被配置成存储从控制代理控制器1213获得的多种类型的信息,诸如申请人16的响应信息。图4所示的面试系统1优选当单个房间中设置有多个面试设备11时被选择。
如图5所示,面试系统1可以被布置成使得面试设备11设置在不同的房间中或设置为彼此远离。更具体地,单个面试单元22由一个或多个面试设备11、监督控制器1214和机器人监视终端21构成,此类面试单元22设置在多个位置处,并且面试单元22各自的控制代理控制器1213与单个存储装置14连接。
(面试系统:面试控制器)
如图1所示,面试控制器12被布置成能够执行向机器人主体111发送操作指令的过程、接收作为从机器人主体111发送的输入信息的响应信息的过程、以及向面试侧输入装置112发送输出信息并从面试侧输入装置112接收输入信息(响应信息)的过程。此外,面试控制器12被布置成能够基于所获得的响应信息来计算相似度。以下将具体描述如何计算相似度。
如图6所示,将来自面试设备11的响应信息ai(1,1)至ai(n,m)的集合输入到面试控制器12,所述面试设备11已经进行了与申请人16的问答。响应信息ai(1,1)至ai(n,m)的集合由多个响应项目(1,1)至(n,m)形成,所述响应项目(1,1)至(n,m)包括诸如由机器人主体111获得的申请人16的答案、手势、表达和外观以及由面试侧输入装置112获得的按键输入和定时,以上项目是针对每个申请人16收集的。
例如,如图7所示,对一个申请人16的问答由两种类型组成,即,用于测试一般能力的问答以及用于测试专业能力的问答。通过性格测试和常识测试,完成用于测试一般能力的问答,以便主要了解主观能动性、积极性和情感素质。通过专业知识测试等,完成用于测试专业能力的问答,以便了解申请人16相对于申请时所选择的职位的能力。
更具体地,如图8所示,向具有A1(申请人ID)的申请人16提出第一问题Q1(1)。响应于问题Q1(1),获得响应A1(1,m),诸如申请人16的语音响应A1(1,1)、图像响应(手势)A1(1,2)、图像响应(表达)A1(1,3)以及按键输入响应A1(1,m)。响应于第三问题Q1(3),获得响应信息a1(3,1)至a1(3,m)的集合。响应于问题Q1(1)至Q1(n)的响应信息ai(1,1)至ai(n,m)的集合被存储在图9所示的申请人信息表中。声音由面试控制器12转换为文本。稍后将给出申请人信息表的细节。
如图6所示,通过与一个申请人16的问答获得的响应信息ai(1,1)至ai(n,m)的集合通过量化过程量化为面试评价级别bi(1)至bi(N)。面试评价级别bi(1)至bi(N)以数字形式表示一般能力和专业能力。更具体地,如图7所示,基于从一般问题Q1(1)等获得的响应信息ai(1,1)等的集合来量化一般能力。例如,社交能力被量化为面试评价级别bi(1),自省被量化为面试评价级别bi(2),并且微笑被量化为面试评价级别bi(3)。
此外,基于从专业问题Q1(n)等获得的响应信息ai(n,m)等的集合来量化专业能力。例如,专业知识被量化为面试评价级别bi(n-1),并且数学能力被量化为面试评价级别bi(N)。
如图6所示,将面试评价级别bi(1)至bi(N)分别与针对每个职位1至N设定的人才评价级别ci(1)至ci(N)进行比较。然后,计算面试评价级别bi(1)至bi(N)与各个人才评价级别ci(1)至ci(N)的相似度。人才评价级别ci(1)至ci(N)是面试评价级别bi(1)至bi(N)的多个集合的平均值,所述多个集合是以这样的方式获得的:适合于相应职位1至N(诸如接待员、销售人员和清洁工)的不止一个人作为申请人16接受面试系统1的面试。由于这个原因,每个申请人16可能适合于职位1至N中的一个,因为在此情况下面试评价级别bi(1)至bi(N)与人才评价级别ci(1)至ci(N)的相似度是最高的。例如,具有较高的与微笑相关联的面试评价级别bi(3)的申请人16可能适合于接待员,因为在面试评价级别bi(3)与接待员的人才评价级别ci(3)之间具有较高的相似度。什么类型的人适合于相应的职位1至N可以由基于先前雇用的人的先前雇用模型、或基于名人、著名企业家、著名商人等的性格的模型来确定。
(面试系统:信息提供系统)
信息提供系统13被连接成能够向面试控制器12发送信息信号并从面试控制器12接收信息信号。信息提供系统13也被称为具有智能字符分析器的通信代理,并且包括:输入接收器,其被配置成从由申请人16操作的面试设备11接收通过语音或按键输入的输入文本串(例如,由申请人16输入的问题);响应内容确定单元(例如,信息提供服务器200的响应内容确定单元212),其被配置成基于知识数据确定对应于输入文本串的响应内容(例如,对申请人16的问题的答案);以及响应数据生成器,其被配置成生成包括由响应内容确定单元确定的响应内容的响应数据,并且经由面试控制器12将其发送到面试设备11。
知识数据包括:作为与输入文本串进行比较的对象的比较对象文本串;以及与比较对象文本串相关联的响应文本串。响应内容确定单元被配置成将输入文本串与比较对象文本串进行比较。当确定比较对象文本串在语义上最接近输入文本串并且语义上的相似度大于一定程度时,响应内容确定单元将与这个比较对象文本串相关联的响应文本串设定为响应内容。
通过这种布置,信息提供系统13能够使机器人主体111用语音输出被评价为最佳答案的响应,或者使面试侧输入装置112显示响应于来自申请人16的问题的响应,使得面试设备11和申请人16执行好像人类交互的问答。
(面试系统:存储装置)
存储装置14存储申请人信息数据库。申请人信息数据库以图9所示的申请人信息表的形式存储。申请人信息表包括申请人列、响应信息列、面试评价级别列和多个相似度列(1至N)。申请人列存储各个申请人独有的识别号(A1、A2等)。响应信息列存储与每个申请人相关联的响应信息ai(1,1)至ai(n,m)的集合。面试评价级别列存储与每个申请人相关联的面试评价级别bi(1)至bi(N)。相似度列(1至N)与职位1至N相关联。数字越高,相似度越高。
例如,对于具有识别号A1的申请人16,当相似度1为20、相似度2为56、相似度3为84、相似度N为15时,相似度3较高。这表示申请人A1适合于与相似度3相对应的职位3。同时,关于申请人A3,当相似度1为24、相似度2为90、相似度3为11、相似度N为78时,相似度2和相似度N较高。这表示申请人A3适合于与相似度2和相似度N相对应的职位2和N。
(面试系统:终端装置)
如图1所示,存储装置14被布置成能够进行与终端装置15的数据通信。终端装置15包括诸如显示器的显示装置和诸如键盘的输入装置。通过响应于来自招聘者17的输入而访问存储装置14中的申请人信息数据库,终端装置15使得可以对适合于特定工作的申请人16进行抽样。
更具体地,终端装置15包括:终端侧输入装置151,通过该终端侧输入装置151可以输入职位空缺;显示装置152;以及终端控制器,所述终端控制器被配置成在显示装置152上以与相似度相关联的方式显示每个申请人16相对于职位空缺的推荐程度。例如,在图6中,基于申请人16与他/她期望的职位之间的相似度而确定的推荐程度被显示为“推荐程度:90%”。在这种方式下,当通过终端侧输入装置151输入职位空缺时,基于在显示装置152上显示的每个申请人16的推荐程度,容易且快速地从申请人16中选择出适合于职位空缺的申请人。由于相似度被分类为多个等级,诸如10个等级,因此推荐程度可以用数字或颜色表示。当推荐程度用颜色表示时,很容易缩小大量的申请人16的范围。
终端装置15的终端控制器可以使显示装置152显示具有高于预定值的相似度的职位。例如,在图6中,具有等于或高于预定值(诸如90)的相似度的职位可以被抽样并且显示为“其他推荐职位”。在这种情况下,除了每个申请人16相对于职位空缺的推荐程度显示在显示装置152上之外,还可以容易地检查适合于每个申请人16的其他职位。此外,针对显示装置152上所显示的申请人16所期望的职位,相似度等于或高于预定值的其他申请人16的姓名列表可以以相似度的降序显示为“其他推荐人才”。这使得可以容易地缩小申请人的范围。
(面试系统:面试过程)
关于上述布置,将参考由面试控制器12执行的面试处理流程来详细说明由面试系统1进行的面试过程,这在图10中示出。
首先,确定申请人16是否操作了面试设备11的面试侧输入装置112(S1)。当没有操作时(S1:否),一边重复执行S1,一边等待操作。此后,如图11A所示,当申请人16操作面试侧输入装置112(S1:是)时,安装在机器人主体111的头部111d上的摄像机或图2所示的分析装置119开始拍摄申请人16(S2)。因此,作为响应信息,申请人16的图像信息和声音信息从机器人主体111发送到面试控制器12。
随后,如图11B所示,显示信息注册画面2,并且接收待注册的信息输入(S3)。信息注册画面2是卡片状输入画面,其具有用于输入姓名、电话号码、邮件地址和期望职位的输入列21,以及指示注册完成的注册按钮22。信息注册画面2要求每个申请人16仅输入必要的最少量信息,以避免招聘者17由于过多的信息而导致错误决策。
然后确定信息注册是否已经完成(S4)。当输入尚未完成(S4:否)时,一边重复执行S4,一边等待信息输入完成。当输入已经完成(S4:是)时,执行面试开始过程(S5)。更具体地,机器人主体111鞠躬,介绍自己,然后解释面试的流程。在用语音解释面试流程的同时,机器人主体指向面试侧输入装置112上所显示的画面,以指示将要完成什么类型的操作。
在解释了面试之后,如图12所示,在机器人主体111与申请人16之间进行问答。问答被分类为关于申请人16的性格和常识的一般问答以及关于专业知识的专业问答,以测试一般能力和专业能力。在问答期间,申请人16的答案的有效性和正确性可以通过使用互联网来确定。然后,通过机器人主体111获取与申请人16的运动和语音有关的响应信息,并且获取由申请人16通过按键输入到面试侧输入装置112中的响应信息(S6)。
继续获取响应信息直到面试结束(S7)。当面试结束(S7:是)时,则执行面试结束过程(S8)。更具体地,机器人主体111在面试结束时的致意之后,解释面试之后的流程,例如何时通知面试结果。
随后,如图13所示,确定包括申请人16与机器人主体111之间的会话在内的响应信息的面试评价级别(S9),并且针对所有职位中的每一个进行面试评价级别的相似度计算(S10)。
更具体地,如图6所示,当从进行了与申请人16的问答的面试设备11输入指示答案、手势等的响应信息ai(1,1)至ai(n,m)的集合时,基于响应信息ai(1,1)至ai(n,m)的集合获得面试评价级别bi(1)至bi(N)作为对一般能力和专业能力的量化。将面试评价级别bi(1)至bi(N)与每个职位1至N的相应的人才评价级别ci(1)至ci(N)进行比较,使得计算出面试评价级别bi(1)至bi(N)与人才评价级别ci(1)至ci(N)的相似度。如上获得的信息集合(诸如响应信息ai(1,1)至ai(n,m)的集合)以及相似度1至N作为申请人信息数据库存储在存储装置14中(S11)。当面试处理流程结束时,一位申请人16的面试结束。当逐一面试申请人16时,数据被累积到申请人信息数据库。当提供多个面试设备11时,以并行方式将数据累积到申请人信息数据库。
在面试期间或之后,如图14A所示,招聘者17可以通过经由终端装置15访问存储装置14中的申请人信息数据库来查看面试结果。当查看数据库时,例如,如图14B所示,以可选择的方式显示每个申请人16的面试结果和每个期望职位的候选人列表。
在每个申请人的面试结果中,显示一个申请人16的响应信息ai(1,1)至ai(n,m)的集合、面试评价级别bi(1)至bi(N)、相似度1至N等。例如,作为“申请人信息”,显示在申请时注册的信息,所述信息由姓名、电话号码、邮件地址和期望的职位构成。此外,作为“响应内容”,显示在评估针对期望职位的能力时重要的问题,并且从响应信息ai(1,1)至ai(n,m)的集合中检索这些问题的答案,并且显示所述答案。此外,作为“响应信息”,显示除了以上响应内容中显示的答案之外的响应信息ai(1,1)至ai(n,m)的集合。作为“响应信息”,可以以静止图像或运动图像的形式显示申请人16在响应时的表达和外观。
以这样的方式显示每个期望职位的候选人列表:例如,当期望职位是“会计员”时,显示选择“会计员”作为期望职位的申请人16的列表。更具体地,除了每个申请人16的姓名和期望职位之外,还显示面试评价级别bi(1)至bi(N),诸如社交能力、自省和微笑。此外,终端装置15可以显示与职位(例如会计员)具有高相似度的申请人16的列表。
因此,以上所述的本发明的实施方式仅用作本发明的具体示例,不限制本发明的范围。具体结构等可以适当地修改。此外,本发明的实施方式中描述的效果不过是由本发明带来的优选效果的示例,本发明的效果不限于上文描述的那些效果。
此外,为了更容易理解,以上详细描述主要集中在本发明的特征上。本发明不限于以上实施方式,可适用于各种各样的其他实施方式。此外,本说明书中使用的术语和措辞仅用于提供本发明的具体说明,本发明的范围在任何情况下都不应受这些术语和措辞的限制。此外,对于本领域技术人员显而易见的是,在本说明书中描述的本发明的精神内,其他结构、系统、方法等是可能的。因此,权利要求书的描述应当包含与本发明等效的结构,除非认为此类结构脱离本发明的精神和范围。此外,提供摘要,以允许知识产权局、一般公共机构或不完全熟悉专利和法律或专业术语的本领域技术人员通过简单调查,快速分析本发明的技术特征和本质。因此,摘要的意图不是限制本发明的范围,本发明的范围应当基于权利要求书的描述来解释。为了充分理解本发明的目的和效果,强烈鼓励充分参考已经提供的文献的公开内容。
上文提供的本发明的详细描述包括在计算机上执行的过程。提供以上描述和表达以允许本领域技术人员最有效地理解本发明。在具有本说明书中描述的预定处理功能的产生一个结果的相应步骤或区块中或者由所述步骤或区块执行的过程应当被理解为没有自相矛盾的过程。此外,电信号或磁信号被发送/接收并且写入相应的步骤或区块中。应当注意,为方便起见,这种信号以位、值、符号、文本、术语、数字等形式表示。虽然本说明书偶尔将在步骤或区块中执行的过程拟人化,但是这些过程基本上是由各种装置执行。此外,根据以上描述,步骤或区块所需的其他结构是显而易见的。
Claims (5)
1.一种面试系统,包括:
面试设备,所述面试设备被配置成通过与申请人的问答来获得响应信息;
面试控制器,所述面试控制器被配置成控制所述面试设备,并且基于由所述面试设备获得的与至少一个按键输入要素有关的所述响应信息来确定面试评价级别,所述面试评价级别是对所述申请人的能力的量化;
存储装置,所述存储装置被配置成存储申请人信息数据库,基于先前雇用的人的先前雇佣模型确定的适合于所述申请人的多个职位以及所述响应信息和所述面试评价级别与所述申请人相关联地存储在所述申请人信息数据库中;以及
终端装置,所述终端装置被配置成能够访问所述存储装置中的所述申请人信息数据库,
所述面试控制器被配置成计算所述面试评价级别与人才评价级别的相似度,所述人才评价级别是对每个职位的最佳能力的量化,所述人才评价级别是适合于所述基于先前雇用的人的先前雇佣模型确定的所述多个职位中的相应职位的多个人才的面试评价级别的平均值,以及
所述存储装置被配置成存储所述申请人信息数据库,由所述面试设备从所述申请人获得的所述响应信息以及通过所述面试控制器从所述申请人获得的所述面试评价级别与基于先前雇用的人的先前雇佣模型确定的所述多个职位中的每个的所述人才评价级别的所述相似度与所述申请人相关联地存储在所述申请人信息数据库中,使得能够基于所述面试评价级别与作为对每个职位的最佳能力的量化的所述人才评价级别的所述相似度对申请人进行抽样或重新排序,以便容易地找到适合于职位空缺的申请人。
2.根据权利要求1所述的面试系统,其中,
所述面试设备包括:人形机器人主体,所述人形机器人主体包括右臂、左臂、支撑所述右臂和所述左臂的身体以及设置在所述身体上端的头部,所述人形机器人主体被配置成获得所述申请人的图像和语音来作为所述响应信息。
3.根据权利要求1所述的面试系统,其中,
所述终端装置包括:
终端侧输入装置,能够通过所述终端侧输入装置输入职位空缺;
显示装置;以及
终端控制器,所述终端控制器被配置成在所述显示装置上以与所述相似度相关联的方式显示每个所述申请人相对于所述职位空缺的推荐程度。
4.根据权利要求3所述的面试系统,其中,
所述终端装置的所述终端控制器使所述显示装置显示所述相似度等于或高于预定值的职位。
5.一种面试系统,包括:
面试设备,所述面试设备被配置成通过与申请人的问答来获得响应信息;
面试控制器,所述面试控制器被配置成控制所述面试设备,并且基于由所述面试设备获得的所述响应信息来确定面试评价级别,所述面试评价级别是对所述申请人的能力的量化;
存储装置,所述存储装置被配置成存储申请人信息数据库,基于先前雇用的人的先前雇佣模型确定的适合于所述申请人的多个职位以及所述响应信息和所述面试评价级别与所述申请人相关联地存储在所述申请人信息数据库中;以及
终端装置,所述终端装置被配置成能够访问所述存储装置中的所述申请人信息数据库,
其中,所述面试设备包括:
人形机器人主体,所述人形机器人主体被配置成获得所述申请人的图像和语音来作为所述响应信息;以及
面试侧输入装置,所述面试侧输入装置允许所述申请人输入所述响应信息,
其中,当所述申请人将所述响应信息输入到所述面试侧输入装置时,所述面试设备还被配置成将所述申请人输入所述响应信息的按键输入要素设定为与由所述人形机器人主体获得的响应信息不同的新的响应信息,
其中,所述按键输入要素包括所述申请人输入所述响应信息的速度、节奏和输入时间中的至少一个,
其中,所述面试控制器被配置成计算所述面试评价级别与人才评价级别的相似度,所述人才评价级别是对每个职位的最佳能力的量化,所述人才评价级别是适合于所述基于先前雇用的人的先前雇佣模型确定的所述多个职位中的相应职位的多个人才的面试评价级别的平均值,以及
其中,所述存储装置被配置成存储所述申请人信息数据库,由所述面试设备从所述申请人获得的所述响应信息以及通过所述面试控制器从所述申请人获得的所述面试评价级别与基于先前雇用的人的先前雇佣模型确定的所述多个职位中的每个的所述人才评价级别的所述相似度与所述申请人相关联地存储在所述申请人信息数据库中,使得能够基于面试评价级别与作为对每个职位的最佳能力的量化的人才评价级别的相似度对申请人进行抽样或重新排序,以便容易地找到适合于职位空缺的申请人。
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