面试评分方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请涉及数据分析领域，具体使用了微表情分析技术实现用户画像分析，并公开了一种面试评分方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取面试视频信息，根据所述面试视频信息获取目标问题文本、第二用户的微表情类型集合和目标答案文本；确定所述目标问题文本对应的候选问题文本；根据预设相似规则，确定所述目标问题文本与所述候选问题文本的相似关系；若所述相似关系为不相似，将所述目标问题文本与所述候选问题文本输入至预设的相似校验模型，以输出相似校验结果；若所述相似校验结果校验通过，根据所述微表情类型集合获取候选答案文本，根据所述候选答案文本与所述目标答案文本计算第二用户的回答得分。进而提高面试评分的准确率。

Interview scoring method, device, equipment and storage medium

The application relates to the field of data analysis, specifically uses the micro expression analysis technology to realize user profile analysis, and discloses an interview scoring method, device, device and storage medium. The method includes: obtaining interview video information, obtaining target question text, micro expression type set and target answer text of the second user according to the interview video information; determining the The candidate question text corresponding to the target question text; according to the preset similarity rules, determine the similarity relationship between the target question text and the candidate question text; if the similarity relationship is not similar, input the target question text and the candidate question text into the preset similarity verification model to output the similarity verification result; if the similarity verification result passes the verification , obtaining the candidate answer text according to the set of micro expression types, and calculating the answer score of the second user according to the candidate answer text and the target answer text. And then improve the accuracy of interview score.

【技术实现步骤摘要】
面试评分方法、装置、设备及存储介质
本申请涉及自然语言处理领域，尤其涉及一种面试评分方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
人工智能领域中的自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与智能设备之间用自然语言(即口头语言)进行有效通信的各种理论和方法。在智能面试场景中，当智能设备收到使用者的语音信息时，智能设备通常需要将语音信息转化为目标文本，并对该目标文本与预设的文本进行评分，以得到面试者回答面试问题的回答得分，从而了解面试者的能力水平。面试者的能力水平与面试评分的准确度息息相关。然而现有的面试评分准确度不够理想。因而，如何提供一种面试评分准确度高的面试评分方法，是本领域技术人员亟待解决的技术问题之一。
技术实现思路
本申请提供了一种面试评分方法、装置、设备及存储介质，旨在提高面试评分的准确率。第一方面，本申请提供了一种面试评分方法，所述方法包括：获取面试视频信息，根据所述面试视频信息获取第一用户进行提问时对应的目标问题文本、第二用户的微表情类型集合和所述第二用户回答提问时对应的目标答案文本；确定所述目标问题文本对应的候选问题文本；根据预设相似规则，确定所述目标问题文本与所述候选问题文本的相似关系；若所述相似关系为不相似，将所述目标问题文本与所述候选问题文本输入至预设的相似校验模型，以输出所述目标问题文本与所述候选问题文本的相似校验结果；若所述相似校验结果校验通过，根据所述微表情类型集合获取所述候选问题文本对应的候选答案文本，根据所述候选答案文本与所述目标答案文本计算所述第二用户的回答得分。第二方面，本申请还提供了一种面试评分装置，所述装置包括：文本获取单元，用于获取面试视频信息，根据所述面试视频信息获取第一用户进行提问时对应的目标问题文本、第二用户的微表情类型集合和所述第二用户回答提问时对应的目标答案文本；文本确定单元，用于确定所述目标问题文本对应的候选问题文本；相似确定单元，用于根据预设相似规则，确定所述目标问题文本与所述候选问题文本的相似关系；结果输出单元，用于若所述相似关系为不相似，将所述目标问题文本与所述候选问题文本输入至预设的相似校验模型，以输出所述目标问题文本与所述候选问题文本的相似校验结果；得分计算单元，用于若所述相似校验结果校验通过，根据所述微表情类型集合获取所述候选问题文本对应的候选答案文本，根据所述候选答案文本与所述目标答案文本计算所述第二用户的回答得分。第三方面，本申请还提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器和处理器；所述存储器用于存储计算机程序；所述处理器，用于执行所述计算机程序并在执行所述计算机程序时实现如上述的面试评分方法。第四方面，本申请还提供了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计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时使所述处理器实现如上述的面试评分方法。本申请公开了一种面试评分方法、装置、设备及存储介质，通过微表情识别，可以根据微表情类型集合获取的候选答案文本，在一定程度上保证面试水平的真实性。同时，通过预设相似规则度量确定简单语义的文本相似度，通过相似校验模型确定复杂语义的文本相似度，提高面试评分的准确率。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例技术方案，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，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，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是本申请实施例提供的一种面试评分方法的示意流程图；图2是本申请的实施例提供的面试评分方法的应用场景示意图；图3是本申请的实施例提供的一种面试评分方法的子步骤示意流程图；图4是本申请的实施例提供的一种获取目标问题文本和目标答案文本的步骤示意流程图；图5为本申请实施例提供的另一种面试评分方法的流程示意图；图6为本申请的实施例提供的一种面试评分方法的子步骤示意流程图；图7为本申请实施例提供的一种面试评分装置的示意性框图；图8为本申请实施例提供的一种面试评分装置的子单元示意性框图；图9为本申请一实施例提供的一种计算机设备的结构示意性框图。具体实施方式下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。附图中所示的流程图仅是示例说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解、组合或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。下面结合附图，对本申请的一些实施方式作详细说明。在不冲突的情况下，下述的实施例及实施例中的特征可以相互组合。请参阅图1，图1是本申请实施例提供的一种面试评分方法的步骤示意流程图。该面试评分方法可以应用于如图2所示的应用场景中。具体的，如图2所示，第一用户可以通过第一终端和第二终端实现与第二用户进行交互。需要说明的是，第一终端和第二终端可以为同一台终端设备，也可以为不同终端设备。第一用户可以为面试官，第二用户可以为面试者。当然，第一用户也可以为面试者，第二用户也可以为面试官。但为了便于理解，以下实施例以第一用户为面试官、第二用户为面试者进行详细介绍。如图1所示，该面试评分方法，具体包括：步骤S101至步骤S105。S101、获取面试视频信息，根据所述面试视频信息获取第一用户进行提问时对应的目标问题文本、第二用户的微表情类型集合和所述第二用户回答提问时对应的目标答案文本。第一用户可以现场或远程通过视频问询的方式对第二用户进行问询。在问询的过程中，通过录像设备或终端设备采集问询过程中的语音数据和被问询者的面部数据，从而生成对应的面试视频信息，然后通过录像设备或终端设备将面试视频信息上传至后台的服务器，由服务器基于面试官标签和面试者标签关联面试视频信息。其中，该面试官标签用于唯一表示参加面试的面试官，该面试者标签用于唯一表示参加面试的面试者，该终端设备可以为手机、平板电脑、笔记本电脑、台式电脑、个人数字助理和穿戴式设备等电子设备。在一个实施例中，如图3所示，所述根据所述面试视频信息获取第一用户进行提问时对应的目标问题文本、所述第二用户的微表情类型集合和第二用户回答提问时对应的目标答案文本，包括：子步骤S1011至S1013。S1011、对所述面试视频信息进行音视频分离得到待识别的目标面试视频和目标面试音频。具体地，对该面试视频信息进行音视频分离得到待识别的目标面试视频和目标面试音频，可选地，获取预设音频格式，并将该面试视频信息的格式转换为该预设音频格式，以实现音视频分离，从而得到待识别的目标面试视频和目标面试音频。需要说本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种面试评分方法，其特征在于，包括：/n获取面试视频信息，根据所述面试视频信息获取第一用户进行提问时对应的目标问题文本、第二用户的微表情类型集合和所述第二用户回答提问时对应的目标答案文本；/n确定所述目标问题文本对应的候选问题文本；/n根据预设相似规则，确定所述目标问题文本与所述候选问题文本的相似关系；/n若所述相似关系为不相似，将所述目标问题文本与所述候选问题文本输入至预设的相似校验模型，以输出所述目标问题文本与所述候选问题文本的相似校验结果；/n若所述相似校验结果校验通过，根据所述微表情类型集合获取所述候选问题文本对应的候选答案文本，根据所述候选答案文本与所述目标答案文本计算所述第二用户的回答得分。/n

【技术特征摘要】
1.一种面试评分方法，其特征在于，包括：
获取面试视频信息，根据所述面试视频信息获取第一用户进行提问时对应的目标问题文本、第二用户的微表情类型集合和所述第二用户回答提问时对应的目标答案文本；
确定所述目标问题文本对应的候选问题文本；
根据预设相似规则，确定所述目标问题文本与所述候选问题文本的相似关系；
若所述相似关系为不相似，将所述目标问题文本与所述候选问题文本输入至预设的相似校验模型，以输出所述目标问题文本与所述候选问题文本的相似校验结果；
若所述相似校验结果校验通过，根据所述微表情类型集合获取所述候选问题文本对应的候选答案文本，根据所述候选答案文本与所述目标答案文本计算所述第二用户的回答得分。


2.根据权利要求1所述的面试评分方法，其特征在于，所述根据所述面试视频信息获取第一用户进行提问时对应的目标问题文本、所述第二用户的微表情类型集合和第二用户回答提问时对应的目标答案文本，包括：
对所述面试视频信息进行音视频分离得到待识别的目标面试视频和目标面试音频；
对所述目标面试音频进行语音文本识别，得到第一用户进行提问时对应的目标问题文本和第二用户回答提问时对应的目标答案文本；
对所述目标面试视频进行微表情识别，得到所述第二用户的微表情类型集合。


3.根据权利要求1所述的面试评分方法，其特征在于，所述根据预设相似规则，确定所述目标问题文本与所述目标问题文本对应的候选问题文本的相似关系，包括：
基于相似度计算公式，计算所述目标问题文本与所述候选问题文本的文本相似度；
若所述文本相似度大于预设相似阀值，确定用于表示所述目标问题文本与所述候选问题文本相似的相似关系；
若所述文本相似度不大于所述预设相似阀值，确定用于表示所述目标问题文本与所述候选问题文本不相似的相似关系。


4.根据权利要求3所述的面试评分方法，其特征在于，所述基于相似度计算公式，计算所述目标问题文本与所述候选问题文本的文本相似度，包括：
根据词嵌入模型，对所述候选问题文本和所述目标问题文本进行向量转化，以得到所述候选问题文本对应的第一语义向量和所述目标问题文本对应的第二语义向量；
基于相似度计算公式，根据所述第一语义向量和所述第二语义向量，计算所述候选问题文本与所述目标问题文本的文本相似度。


5.根据权利要求1所述的面试评分方法，其特征在于，所述根据预设相似规则，确定所述目标问题文本与所述候选问题文本的相似关系之后，还包括：
若所述相似关系为相似，根据所述微表情类型集合获取所述候选问题文本对...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓悦，金戈，徐亮，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44