CN112836691A - 智能面试方法及装置 - Google Patents

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CN112836691A CN202110345505.1A CN202110345505A CN112836691A CN 112836691 A CN112836691 A CN 112836691A CN 202110345505 A CN202110345505 A CN 202110345505A CN 112836691 A CN112836691 A CN 112836691A
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张梦鹿
白杰
王涛
刘伟恒
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Abstract

一种智能面试方法及装置，可用于人工智能技术领域。所述方法包括：根据求职者的岗位类型，从预设的面试题库中获取对应的面试题目，利用视频方式对面试题目进行展示；获取求职者的答题视频，对答题视频进行识别，得到答题文本结果、表情识别结果及情绪识别结果；根据预设的考核关键指标，对答题文本结果、表情识别结果及情绪识别结果进行指标评分，得到多个关键指标评分结果；将多个关键指标评分结果输入至与岗位类型对应的预设的面试评分模型中，得到候选人评分结果，根据候选人评分结果生成面试评估报告。本发明实现智能视频面试，完成面试后自动生成测评报告，以供筛选候选人和面试官后续查看，节约了时间成本和人力成本，极大的提高招聘效率。

Description

智能面试方法及装置
技术领域
本发明涉及人工智能技术领域，尤指一种智能面试方法及装置。
背景技术
随着人才经济时代的到来，人力资源已经成为企业发展壮大的核心竞争力。目前企业一般通过校园招聘、社会招聘、招聘会、猎头推荐等方式招揽人才，但上述传统招聘方式具有招聘周期长、人力成本高、资金投入大等问题，同时可能存在录用人才和岗位匹配度较低的情况发生。而近年来随着人工智能、大数据分析的发展成熟，将其应用到人力资源领域，对节约时间成本和人力成本是是十分有帮助的。因此，研究开发一种智能面试方法是很有必要的。
发明内容
针对现有技术中存在的问题，本发明实施例的主要目的在于提供一种智能面试方法及装置，实现智能视频面试，自动生成评估报告，节约成本并提高招聘效率。
为了实现上述目的，本发明实施例提供一种智能面试方法，所述方法包括：
根据求职者的岗位类型，从预设的面试题库中获取对应的面试题目，并利用视频方式对所述面试题目进行展示；
获取求职者的答题视频，并对所述答题视频进行识别，得到答题文本结果、表情识别结果及情绪识别结果；
根据预设的考核关键指标，对所述答题文本结果、表情识别结果及情绪识别结果进行指标评分，得到多个关键指标评分结果；
将多个关键指标评分结果输入至与所述岗位类型对应的预设的面试评分模型中，得到候选人评分结果，并根据所述候选人评分结果生成面试评估报告。
可选的，在本发明一实施例中，所述对所述答题视频进行识别，得到答题文本结果、表情识别结果及情绪识别结果包括：
对所述答题视频进行语音识别及面部表情识别，分别得到所述答题文本结果及所述表情识别结果；
对所述答题文本结果进行文本情绪识别，得到所述情绪识别结果。
可选的，在本发明一实施例中，所述关键指标评分结果包括工作技能评分结果、理解力评分结果及抗压力评分结果。
可选的，在本发明一实施例中，所述根据预设的考核关键指标，对所述答题文本结果、表情识别结果及情绪识别结果进行指标评分，得到多个关键指标评分结果包括：
对所述答题文本结果进行语义分析，提取答题关键词；
将所述答题关键词与预设的考核关键指标中的关键词进行比对，得到工作技能评分结果。
本发明实施例还提供一种智能面试装置，所述装置包括：
面试题目模块，用于根据求职者的岗位类型，从预设的面试题库中获取对应的面试题目，并利用视频方式对所述面试题目进行展示；
答题视频模块，用于获取求职者的答题视频，并对所述答题视频进行识别，得到答题文本结果、表情识别结果及情绪识别结果；
评分结果模块，用于根据预设的考核关键指标，对所述答题文本结果、表情识别结果及情绪识别结果进行指标评分，得到多个关键指标评分结果；
评估报告模块，用于将多个关键指标评分结果输入至与所述岗位类型对应的预设的面试评分模型中，得到候选人评分结果，并根据所述候选人评分结果生成面试评估报告。
可选的，在本发明一实施例中，所述答题视频模块包括：
第一识别单元，用于对所述答题视频进行语音识别及面部表情识别，分别得到所述答题文本结果及所述表情识别结果；
第二识别单元，用于对所述答题文本结果进行文本情绪识别，得到所述情绪识别结果。
可选的，在本发明一实施例中，所述关键指标评分结果包括工作技能评分结果、理解力评分结果及抗压力评分结果。
可选的，在本发明一实施例中，所述评分结果模块包括：
关键词提取单元，用于对所述答题文本结果进行语义分析，提取答题关键词；
关键词比对单元，用于将所述答题关键词与预设的考核关键指标中的关键词进行比对，得到工作技能评分结果。
本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述方法。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有执行上述方法的计算机程序。
本发明通过将人工智能技术应用到人力资源领域，实现智能视频面试，完成面试后自动生成测评报告，以供筛选候选人和面试官后续查看，节约了时间成本和人力成本，极大的提高招聘效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例一种智能面试方法的流程图；
图2为本发明实施例中识别答题视频的流程图；
图3为本发明实施例中确定工作技能评分结果的流程图；
图4为本发明一具体实施例中智能面试方法的流程图；
图5为本发明实施例一种智能面试装置的结构示意图；
图6为本发明实施例中答题视频模块的结构示意图；
图7为本发明实施例中评分结果模块的结构示意图；
图8为本发明一实施例所提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
本发明实施例提供一种智能面试方法及装置，涉及人工智能技术领域，具体可用于金融领域或其他领域，需要说明的是，本发明的智能面试方法及装置可用于金融领域，也可用于除金融领域之外的任意领域，本发明的智能面试方法及装置应用领域不做限定。
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示为本发明实施例一种智能面试方法的流程图，本发明实施例提供的智能面试方法的执行主体包括但不限于计算机。图中所示方法包括：
步骤S1，根据求职者的岗位类型，从预设的面试题库中获取对应的面试题目，并利用视频方式对所述面试题目进行展示。
其中，根据接收到的求职者的求职请求，确定求职者所应聘的岗位类型，例如java编程技术岗位。从预先设置的面试题库中获取与岗位类型对应的面试题目，具体的，面试题目包括技术考核题目、素质考核题目等。将面试题目用视频的形式进行展示，具体的，例如利用机器人通过智能终端向求职者提问，同时录制求职者的答题过程的视频。
步骤S2，获取求职者的答题视频，并对所述答题视频进行识别，得到答题文本结果、表情识别结果及情绪识别结果。
其中，获取录制的求职者的答题视频，对答题视频进行识别，具体的，对答题视频进行语音识别及视频识别。具体的，对答题视频进行语音识别，得到答题文本结果，对答题视频进行面部表情识别，得到表情识别结果，对答题文本结果进行文本情绪识别，得到情绪识别结果。
进一步的，答题文本结果中记录了求职者答题过程中语音对应的文字。采用现有的表情识别技术，对答题视频中求职者对面部表情进行识别，表情识别结果包括开心、犹豫、生气、不解等表情。采用现有的文本情绪识别技术，例如，利用百度ai开放平台，对答题文本结果进行文本情绪识别。得到的文本情绪识别结果包括欢快、自信、愤怒等情绪。
步骤S3，根据预设的考核关键指标，对所述答题文本结果、表情识别结果及情绪识别结果进行指标评分，得到多个关键指标评分结果。
其中，预设的考核关键指标包括技能问题的答案对应的关键词、素质问题答案的关键词，不同关键词对应的评分，以及与各问题对应的不同表情及情绪的评分。对答题文本结果进行语义分析，提取其中的答题关键词，与预设考核关键指标中的关键词进行比对，匹配到不同对关键词，可以得到不同的分数，由此得到工作技能评分结果。
进一步的，对答题文本结果进行语义分析，提取其中的答题关键词，与预设考核关键指标中的关键词进行比对，还可以得到素质技能评分结果。具体的，素质技能评分结果可以是从答题文本结果中识别出的求助者的表达能力、诚实度等素质技能，表达能力可以从语句顺畅程度得到，诚实度可利用现有测谎技术得到。
进一步的，根据表情识别结果及情绪识别结果中针对不同问题的表情及情绪，对照预设的考核关键指标，对情识别结果及情绪识别结果进行指标评分，得到的评分结果与工作技能评分结果均属于关键指标评分结果。具体的，例如，针对某面试问题，求职者的表情为疑惑，情绪识别为紧张，则说明求职者对这个问题并不理解且回答缺乏自信，由此得到对应的评分。具体的，例如，根据预设的考核关键指标，针对该面试问题，表情识别为疑惑，则对应的理解力评分结果为5(10分满)，情绪识别为紧张，则对应的抗压力评分结果为6(10分满)，再结合求职者语音识别得到的答题文本结果，得到工作技能评分结果为7(10分满)及素质技能评分结果为7(10分满)，则该求职者的多个关键指标评分结果为：5、6、7、7。
步骤S4，将多个关键指标评分结果输入至与所述岗位类型对应的预设的面试评分模型中，得到候选人评分结果，并根据所述候选人评分结果生成面试评估报告。
其中，对于不同的岗位类型，侧重不同的技能或素质。例如，某岗位对专业技能要求高，而另一职位对求职者对自信度及抗压力要求高等等。因此，通过针对不同岗位类型，对考核关键指标赋予不同的权重值。结合现有的模型，例如神经网络模型，以求职者的多个关键指标评分结果为输入，得到候选人评分结果，即求职者的综合得分。利用候选人评分结果生成面试评估报告，具体的，利用候选人评分结果，结合多个关键指标评分结果，对求职者的专业技能、素质技能(抗压力、自信度等)进行综合评价，由此得到面试评估报告。
进一步的，针对不同的岗位类型，利用历史的求职数据进行模型训练，将关键指标评分结果为输入样本，候选人评分为输出样本，对现有模型进行训练，由此得到面试评分模型。
作为本发明的一个实施例，如图2所示，对所述答题视频进行识别，得到答题文本结果、表情识别结果及情绪识别结果包括：
步骤S21，对所述答题视频进行语音识别及面部表情识别，分别得到所述答题文本结果及所述表情识别结果。
步骤S22，对所述答题文本结果进行文本情绪识别，得到所述情绪识别结果。
其中，获取录制的求职者的答题视频，对答题视频进行识别，具体的，对答题视频进行语音识别及视频识别。具体的，对答题视频进行语音识别，得到答题文本结果，对答题视频进行面部表情识别，得到表情识别结果，对答题文本结果进行文本情绪识别，得到情绪识别结果。
进一步的，答题文本结果中记录了求职者答题过程中语音对应的文字。采用现有的表情识别技术，对答题视频中求职者对面部表情进行识别，表情识别结果包括开心、犹豫、生气、不解等表情。采用现有的文本情绪识别技术，例如，利用百度ai开放平台，对答题文本结果进行文本情绪识别。得到的文本情绪识别结果包括欢快、自信、愤怒等情绪。
作为本发明的一个实施例，所述关键指标评分结果包括工作技能评分结果、理解力评分结果及抗压力评分结果。
其中，对答题文本结果进行语义分析，提取其中的答题关键词，与预设考核关键指标中的关键词进行比对，还可以得到素质技能评分结果。具体的，素质技能评分结果可以是从答题文本结果中识别出的求助者的表达能力等素质技能，表达能力可以从语句顺畅程度得到。此外，根据表情识别结果及情绪识别结果中针对不同问题的表情及情绪，对照预设的考核关键指标，对情识别结果及情绪识别结果进行指标评分，得到的评分结果与工作技能评分结果均属于关键指标评分结果。具体的，例如，针对某面试问题，求职者的表情为疑惑，情绪识别为紧张，则说明求职者对这个问题并不理解且回答缺乏自信，由此得到对应的理解力评分结果及抗压力评分结果。
在本实施例中，如图3所示，根据预设的考核关键指标，对所述答题文本结果、表情识别结果及情绪识别结果进行指标评分，得到多个关键指标评分结果包括：
步骤S31，对所述答题文本结果进行语义分析，提取答题关键词。
步骤S32，将所述答题关键词与预设的考核关键指标中的关键词进行比对，得到工作技能评分结果。
其中，预设的考核关键指标包括技能问题的答案对应的关键词、素质问题答案的关键词，不同关键词对应的评分，以及与各问题对应的不同表情及情绪的评分。对答题文本结果进行语义分析，提取其中的答题关键词，与预设考核关键指标中的关键词进行比对，匹配到不同对关键词，可以得到不同的分数，由此得到工作技能评分结果。
在本发明一具体实施例中，如图4所示。本发明将邀请候选人参加视频面试，机器人基于岗位要求对候选人进行提问，通过语音识别记录作答情况，通过计算机视觉和听觉技术记录语音模式、面部表情、肢体语音，从而对候选人的工作执行力、理解能力、抗压能力、诚实度等进行评估打分，最后输出综合评估报告，提供至面试官查看。下面将本发明的详细实现过程进行说明。
1)确定面试考核关键指标。收集当前担任相应职务的优秀员工的语言、肢体动作、语调与关键词、工作技能等数据，总结出岗位理想人选应具有的核心特质，如工作执行力、理解能力、抗压能力、团队合作能力等，同时对每一个特征制定对应打分表，后续可根据记录的面试者的表现进行相应打分。
2)搭建面试评分模型。对已确定的面试考核关键指标赋权重，构建面试评分模型，后续通过面试评分模型计算候选人得分。
3)基于岗位要求提问面试者。构建包含多个测评模块、涵盖众多职业类型的面试题库，面试时根据岗位类型生成面试题目并依次对面试者进行提问。同时面向需求岗位的在职人员收集数据，随着面试数据的不断积累，进行自主学习和题目筛选更新。
4)判断求职者各项能力。面试过程中通过计算机视觉和听觉技术，对表情和声音进行分析，对面试者进行画像；同时通过自动语音识别技术(ASR)、视频识别技术进行语音转文本的处理，多维度记录面试者的答案、语言、动作和表情。利用自然语言处理(NLP)技术进行语义分析，提取关键字词句，对照步骤1)中的打分表进行指标打分。
5)利用面试评分模型计算得分，生成面试评估报告。将步骤4)分析得出的各关键指标得分值带入步骤2)构建的面试评分模型中，计算出候选人得分。同时对各关键指标的得分和总得分进行分析解读，生成最终评估报告。
本发明通过将人工智能技术应用到人力资源领域，实现智能视频面试，完成面试后自动生成测评报告，以供筛选候选人和面试官后续查看，节约了时间成本和人力成本，极大的提高招聘效率。
如图5所示为本发明实施例一种智能面试装置的结构示意图，图中所示装置包括：
面试题目模块10，用于根据求职者的岗位类型，从预设的面试题库中获取对应的面试题目，并利用视频方式对所述面试题目进行展示。
其中，根据接收到的求职者的求职请求，确定求职者所应聘的岗位类型，例如java编程技术岗位。从预先设置的面试题库中获取与岗位类型对应的面试题目，具体的，面试题目包括技术考核题目、素质考核题目等。将面试题目用视频的形式进行展示，具体的，例如利用机器人通过智能终端向求职者提问，同时录制求职者的答题过程的视频。
答题视频模块20，用于获取求职者的答题视频，并对所述答题视频进行识别，得到答题文本结果、表情识别结果及情绪识别结果。
其中，获取录制的求职者的答题视频，对答题视频进行识别，具体的，对答题视频进行语音识别及视频识别。具体的，对答题视频进行语音识别，得到答题文本结果，对答题视频进行面部表情识别，得到表情识别结果，对答题文本结果进行文本情绪识别，得到情绪识别结果。
进一步的，答题文本结果中记录了求职者答题过程中语音对应的文字。采用现有的表情识别技术，对答题视频中求职者对面部表情进行识别，表情识别结果包括开心、犹豫、生气、不解等表情。采用现有的文本情绪识别技术，例如，利用百度ai开放平台，对答题文本结果进行文本情绪识别。得到的文本情绪识别结果包括欢快、自信、愤怒等情绪。
评分结果模块30，用于根据预设的考核关键指标，对所述答题文本结果、表情识别结果及情绪识别结果进行指标评分，得到多个关键指标评分结果。
其中，预设的考核关键指标包括技能问题的答案对应的关键词、素质问题答案的关键词，不同关键词对应的评分，以及与各问题对应的不同表情及情绪的评分。对答题文本结果进行语义分析，提取其中的答题关键词，与预设考核关键指标中的关键词进行比对，匹配到不同对关键词，可以得到不同的分数，由此得到工作技能评分结果。
进一步的，对答题文本结果进行语义分析，提取其中的答题关键词，与预设考核关键指标中的关键词进行比对，还可以得到素质技能评分结果。具体的，素质技能评分结果可以是从答题文本结果中识别出的求助者的表达能力、诚实度等素质技能，表达能力可以从语句顺畅程度得到，诚实度可利用现有测谎技术得到。
进一步的，根据表情识别结果及情绪识别结果中针对不同问题的表情及情绪，对照预设的考核关键指标，对情识别结果及情绪识别结果进行指标评分，得到的评分结果与工作技能评分结果均属于关键指标评分结果。具体的，例如，针对某面试问题，求职者的表情为疑惑，情绪识别为紧张，则说明求职者对这个问题并不理解且回答缺乏自信，由此得到对应的评分。具体的，例如，根据预设的考核关键指标，针对该面试问题，表情识别为疑惑，则对应的理解力评分结果为5(10分满)，情绪识别为紧张，则对应的抗压力评分结果为6(10分满)，再结合求职者语音识别得到的答题文本结果，得到工作技能评分结果为7(10分满)及素质技能评分结果为7(10分满)，则该求职者的多个关键指标评分结果为：5、6、7、7。
评估报告模块40，用于将多个关键指标评分结果输入至与所述岗位类型对应的预设的面试评分模型中，得到候选人评分结果，并根据所述候选人评分结果生成面试评估报告。
其中，对于不同的岗位类型，侧重不同的技能或素质。例如，某岗位对专业技能要求高，而另一职位对求职者对自信度及抗压力要求高等等。因此，通过针对不同岗位类型，对考核关键指标赋予不同的权重值。结合现有的模型，例如神经网络模型，以求职者的多个关键指标评分结果为输入，得到候选人评分结果，即求职者的综合得分。利用候选人评分结果生成面试评估报告，具体的，利用候选人评分结果，结合多个关键指标评分结果，对求职者的专业技能、素质技能(抗压力、自信度等)进行综合评价，由此得到面试评估报告。
进一步的，针对不同的岗位类型，利用历史的求职数据进行模型训练，将关键指标评分结果为输入样本，候选人评分为输出样本，对现有模型进行训练，由此得到面试评分模型。
作为本发明的一个实施例，如图6所示，所述答题视频模块20包括：
第一识别单元21，用于对所述答题视频进行语音识别及面部表情识别，分别得到所述答题文本结果及所述表情识别结果；
第二识别单元22，用于对所述答题文本结果进行文本情绪识别，得到所述情绪识别结果。
作为本发明的一个实施例，所述关键指标评分结果包括工作技能评分结果、理解力评分结果及抗压力评分结果。
在本实施例中，如图7所示，所述评分结果模块30包括：
关键词提取单元31，用于对所述答题文本结果进行语义分析，提取答题关键词；
关键词比对单元32，用于将所述答题关键词与预设的考核关键指标中的关键词进行比对，得到工作技能评分结果。
基于与上述一种智能面试方法相同的申请构思，本发明还提供了上述一种智能面试装置。由于该一种智能面试装置解决问题的原理与一种智能面试方法相似，因此该一种智能面试装置的实施可以参见一种智能面试方法的实施，重复之处不再赘述。
本发明通过将人工智能技术应用到人力资源领域，实现智能视频面试，完成面试后自动生成测评报告，以供筛选候选人和面试官后续查看，节约了时间成本和人力成本，极大的提高招聘效率。
本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述方法。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有执行上述方法的计算机程序。
如图8所示，该电子设备600还可以包括：通信模块110、输入单元120、音频处理单元130、显示器160、电源170。值得注意的是，电子设备600也并不是必须要包括图8中所示的所有部件；此外，电子设备600还可以包括图8中没有示出的部件，可以参考现有技术。
如图8所示，中央处理器100有时也称为控制器或操作控件，可以包括微处理器或其他处理器装置和/或逻辑装置，该中央处理器100接收输入并控制电子设备600的各个部件的操作。
其中，存储器140，例如可以是缓存器、闪存、硬驱、可移动介质、易失性存储器、非易失性存储器或其它合适装置中的一种或更多种。可储存上述与失败有关的信息，此外还可存储执行有关信息的程序。并且中央处理器100可执行该存储器140存储的该程序，以实现信息存储或处理等。
输入单元120向中央处理器100提供输入。该输入单元120例如为按键或触摸输入装置。电源170用于向电子设备600提供电力。显示器160用于进行图像和文字等显示对象的显示。该显示器例如可为LCD显示器，但并不限于此。
该存储器140可以是固态存储器，例如，只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、SIM卡等。还可以是这样的存储器，其即使在断电时也保存信息，可被选择性地擦除且设有更多数据，该存储器的示例有时被称为EPROM等。存储器140还可以是某种其它类型的装置。存储器140包括缓冲存储器141(有时被称为缓冲器)。存储器140可以包括应用/功能存储部142，该应用/功能存储部142用于存储应用程序和功能程序或用于通过中央处理器100执行电子设备600的操作的流程。
存储器140还可以包括数据存储部143，该数据存储部143用于存储数据，例如联系人、数字数据、图片、声音和/或任何其他由电子设备使用的数据。存储器140的驱动程序存储部144可以包括电子设备的用于通信功能和/或用于执行电子设备的其他功能(如消息传送应用、通讯录应用等)的各种驱动程序。
通信模块110即为经由天线111发送和接收信号的发送机/接收机110。通信模块(发送机/接收机)110耦合到中央处理器100，以提供输入信号和接收输出信号，这可以和常规移动通信终端的情况相同。
基于不同的通信技术，在同一电子设备中，可以设置有多个通信模块110，如蜂窝网络模块、蓝牙模块和/或无线局域网模块等。通信模块(发送机/接收机)110还经由音频处理器130耦合到扬声器131和麦克风132，以经由扬声器131提供音频输出，并接收来自麦克风132的音频输入，从而实现通常的电信功能。音频处理器130可以包括任何合适的缓冲器、解码器、放大器等。另外，音频处理器130还耦合到中央处理器100，从而使得可以通过麦克风132能够在本机上录音，且使得可以通过扬声器131来播放本机上存储的声音。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
本发明中应用了具体实施例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种智能面试方法，其特征在于，所述方法包括：
根据求职者的岗位类型，从预设的面试题库中获取对应的面试题目，并利用视频方式对所述面试题目进行展示；
获取求职者的答题视频，并对所述答题视频进行识别，得到答题文本结果、表情识别结果及情绪识别结果；
根据预设的考核关键指标，对所述答题文本结果、表情识别结果及情绪识别结果进行指标评分，得到多个关键指标评分结果；
将多个关键指标评分结果输入至与所述岗位类型对应的预设的面试评分模型中，得到候选人评分结果，并根据所述候选人评分结果生成面试评估报告。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述答题视频进行识别，得到答题文本结果、表情识别结果及情绪识别结果包括：
对所述答题视频进行语音识别及面部表情识别，分别得到所述答题文本结果及所述表情识别结果；
对所述答题文本结果进行文本情绪识别，得到所述情绪识别结果。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述关键指标评分结果包括工作技能评分结果、理解力评分结果及抗压力评分结果。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据预设的考核关键指标，对所述答题文本结果、表情识别结果及情绪识别结果进行指标评分，得到多个关键指标评分结果包括：
对所述答题文本结果进行语义分析，提取答题关键词；
将所述答题关键词与预设的考核关键指标中的关键词进行比对，得到工作技能评分结果。
5.一种智能面试装置，其特征在于，所述装置包括：
面试题目模块，用于根据求职者的岗位类型，从预设的面试题库中获取对应的面试题目，并利用视频方式对所述面试题目进行展示；
答题视频模块，用于获取求职者的答题视频，并对所述答题视频进行识别，得到答题文本结果、表情识别结果及情绪识别结果；
评分结果模块，用于根据预设的考核关键指标，对所述答题文本结果、表情识别结果及情绪识别结果进行指标评分，得到多个关键指标评分结果；
评估报告模块，用于将多个关键指标评分结果输入至与所述岗位类型对应的预设的面试评分模型中，得到候选人评分结果，并根据所述候选人评分结果生成面试评估报告。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述答题视频模块包括：
第一识别单元，用于对所述答题视频进行语音识别及面部表情识别，分别得到所述答题文本结果及所述表情识别结果；
第二识别单元，用于对所述答题文本结果进行文本情绪识别，得到所述情绪识别结果。
7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述关键指标评分结果包括工作技能评分结果、理解力评分结果及抗压力评分结果。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述评分结果模块包括：
关键词提取单元，用于对所述答题文本结果进行语义分析，提取答题关键词；
关键词比对单元，用于将所述答题关键词与预设的考核关键指标中的关键词进行比对，得到工作技能评分结果。
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至4任一项所述方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有执行权利要求1至4任一项所述方法的计算机程序。
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