使用人工智能的自适应招聘系统技术方案

本发明专利技术提供了用于自适应招聘计算机系统的方法和系统。在一个新颖的方面，该自适应招聘计算机系统基于职位描述生成问题库，从问题库中自适应地选择问题用于面试，以及基于对候选者的回答的评估生成针对候选者的反馈报告。在一个实施例中，计算机系统基于知识体(BOK)技能知识库对职位要求进行分类，生成问题库，从所生成的问题库中自适应地选择问题的子集，其中所选择的每个问题是基于使用递归神经网络(RNN)模型对针对对应的先前问题的候选者的回答的评估，以及生成针对候选者的反馈报告，其中反馈报告使用RNN模型，基于对回答的评估和BOK候选者知识库，其中BOK候选者知识库接收来自计算机系统的更新。

【技术实现步骤摘要】
使用人工智能的自适应招聘系统
本专利技术总体上涉及招聘系统，更具体地，涉及使用人工智能的自适应招聘系统。
技术介绍
随着基于机器学习的人工智能(AI)的发展，AI技术的应用呈指数增长。同时，人才招聘的效率变得比以往更加重要。传统上，来自人力资源(HR)和/或招聘公司的招聘人员从有限的人才池中选择候选者。针对职位空缺的筛选过程需要大量的人力。AI快速处理数百万数据点的强大能力使得招聘人员能够快速识别高潜力的候选者。另外，已经扩展到朋友和家庭之间的非正式联网之外的在线社区的爆炸性增长已经越来越多地应用于商业和专业用途。许多组织和企业单位有自己的社交媒体。社交媒体已经越来越多地被看作帮助企业和求职者联系的专业平台。极大增加的在线人才池使得AI程序能够获得最新的候选者简档。传统的人际交互式招聘过程为偏见所累。支持AI的自动筛选过程减少了招聘过程中潜在的人为偏见。然而，另一方面，当前的自动招聘服务缺乏人际交互，人际交互不仅基于回答而且基于对需求的深入了解以及与人际交互有关的经验来提供实时动态面试问题。另外，传统上，对候选者的反馈对于候选者来说不是信息性的和有帮助的。它通常只具有带有非常少信息的决策。需要改进和增强具有自适应面试过程和详细的反馈的支持AI的招聘系统。
技术实现思路
本专利技术提供了用于自适应招聘计算机系统的方法和系统。在一个新颖的方面，该自适应招聘计算机系统基于职位描述生成问题库，在与候选者面试期间从问题库中自适应地选择问题，以及基于对候选者的回答的评估生成针对候选者的反馈报告。在一个实施例中，计算机系统基于知识体(BOK)技能知识库将职位要求分类为职位技能的集合，基于职位技能的集合和BOK问题知识库生成包括问题的列表的问题库，基于经训练的学习模型从所生成的问题库中自适应地选择问题的子集用于与候选者的在线面试，其中所选择的每个问题是基于使用递归神经网络(RNN)模型对来自所述候选者的针对对应的先前问题的一个或多个回答的评估，以及通过使用RNN模型基于对来自候选者的回答的评估和BOK候选者知识库来生成针对所述候选者的反馈报告，其中BOK候选者知识库接收来自计算机系统的更新。在一个实施例中，每个职位技能具有属性的集合，属性的集合包括多级行业分类、技能水平和跨学科参考。在另一实施例中，BOK问题知识库中的每个问题具有技能水平属性，以及其中所生成的问题库包括基于职位技能属性的技能水平的不同技能水平的问题。在一个实施例中，实现数据挖掘程序以创建和更新一个或多个BOK知识库，一个或多个BOK知识库包括BOK技能知识库、BOK问题知识库和BOK候选者知识库。在另一实施例中，计算机系统还在面试前获得候选者信息，以及生成候选者简档和认证信息。在一个实施例中，基于BOK候选者知识库从候选者信息生成候选者简档。在一个实施例中，使用卷积神经网络(CNN)方法来通过提取包括关于候选者、技能和面试问题的信息在内的招聘大数据来生成知识库。该知识库进一步在领域库上分类。在另一实施例中，基于领域的知识库被用于生成BOK知识库的子集，包括BOK候选者知识库、BOK技能知识库和BOK问题知识库。在另一实施例中，认证信息是语音验证。在一个实施例中，通过从候选者的初始语音面试中提取音频剪辑来获得用于语音验证的原始语音样本。在另一实施例中，反馈报告包括缺陷报告以及从缺陷报告导出的培训推荐列表。在又一实施例中，反馈报告包括优势报告以及从优势报告导出的匹配空缺推荐列表。其它实施例和优点在以下详细描述中描述。本
技术实现思路
并不旨在限定本专利技术。本专利技术由权利要求书限定。附图说明附图示出本专利技术的实施例，其中相同的附图标记表示相同的组件。图1示出根据本专利技术的实施例的具有反馈的自适应招聘系统的示例性示图。图2示出根据本专利技术的实施例的具有HR客户端、自适应招聘计算机系统、可选地具有人才发掘者和人才的招聘系统的示例性示图。图3示出根据本专利技术的实施例的具有自适应面试、认证和反馈过程的自适应招聘过程的示例性示图。图4示出根据本专利技术的实施例的由自适应招聘计算机系统进行的反馈报告生成的示例性示图。图5示出根据本专利技术的实施例的通过基于候选者的先前回答从问题库中选择问题的自适应面试的示例性示图。图6示出根据本专利技术的实施例的执行自适应招聘的计算机系统形式的机器的示例性框图。图7示出根据本专利技术的实施例的具有自适应面试和反馈报告的自适应招聘计算机系统的示例性流程图。具体实施例现在将详细参考本专利技术的一些实施例，其示例在附图中示出。图1示出根据本专利技术的实施例的具有反馈的自适应招聘系统的示例性示图。一种示例性招聘系统包括支持语音情感的计算机系统110、人力资源(HR)客户端子系统120、以及人才子系统130。HR客户端子系统120生成职位描述121，并且从自适应招聘计算机系统110获取面试报告。人才130提供候选者信息131，并且经由自适应招聘计算机系统110进行面试。对回答的评估由计算机系统110生成。结果，无论是肯定的还是否定的，都被发送回HR客户端子系统120。计算机系统110生成的评估结果避免了在面对面或在线视频面试期间发生的可能的偏见。由自适应招聘计算机系统110生成详细的反馈报告并将其发送给人才130。自适应招聘计算机系统110包括控制器111、用户界面112、候选者回答处理器和评估单元117、以及具有自适应选择的问题库116。控制器111与用于自然语言处理(NPL)/自然语言理解(NLU)的递归神经网络(RNN)的人工智能(AI)程序115交互。自适应招聘计算机系统110还包括知识体(BOK)技能知识库151、BOK候选者知识库152和BOK问题知识库153。BOK技能知识库151接收来自HR客户端120的职位描述121的更新。BOK候选者知识库152接收来自人才130的候选者信息的更新。自适应招聘计算机系统110还包括数据挖掘单元161。使用包括候选者、技能和面试问题的招聘大数据，在数据挖掘单元161中使用的卷积神经网络训练、创建和更新BOK技能知识库151、BOK候选者知识库152和BOK问题知识库153。用户界面112与诸如HR客户端120和人才130之类的外部实体交换信息。用户界面112还通过网络连接与诸如网络实体之类的其它实体交互。用户界面112从HR客户端120接收职位描述。职位描述标识所期望的技能。在一个实施例中，职位描述采取来自HR客户端120的自由表单的形式。在另一实施例中，HR客户端120格式化职位描述表单以生成职位描述。用户界面112向控制器111发送输入，例如职位描述。用户界面112从控制器111接收面试结果/评估，并将结果发送到HR客户端120。在一个实施例中，使用BOK技能知识库151来实现AI。BOK技能知识库151包括信息以基于职位描述提取职位技能。在一个实施例中，控制器111从用户界面112接收职位描述，并且基于BOK技能知识库151使用RNN(NLP/NLU)对所需的职位技能进行分类。在一个实施例中，职位技能用包括多级行业分类、技能水平和跨学科参考的属性来本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种方法，包括：/n由计算机系统基于知识体(BOK)技能知识库将职位要求分类为职位技能的集合，其中所述计算机系统具有与至少一个存储器单元耦接的一个或多个处理器；/n基于所述职位技能的集合和BOK问题知识库生成包括问题的列表的问题库；/n基于预先定义的规则，从所生成的问题库中自适应地选择问题的子集用于与候选者的在线面试，其中所选择的每个问题是基于使用递归神经网络(RNN)模型对来自所述候选者的针对对应的先前问题的一个或多个回答的评估；以及/n通过使用RNN模型基于对来自候选者的回答的评估和BOK候选者知识库来生成针对所述候选者的反馈报告，其中所述BOK候选者知识库接收来自计算机系统的更新。/n

【技术特征摘要】
1.一种方法，包括：
由计算机系统基于知识体(BOK)技能知识库将职位要求分类为职位技能的集合，其中所述计算机系统具有与至少一个存储器单元耦接的一个或多个处理器；
基于所述职位技能的集合和BOK问题知识库生成包括问题的列表的问题库；
基于预先定义的规则，从所生成的问题库中自适应地选择问题的子集用于与候选者的在线面试，其中所选择的每个问题是基于使用递归神经网络(RNN)模型对来自所述候选者的针对对应的先前问题的一个或多个回答的评估；以及
通过使用RNN模型基于对来自候选者的回答的评估和BOK候选者知识库来生成针对所述候选者的反馈报告，其中所述BOK候选者知识库接收来自计算机系统的更新。


2.根据权利要求1所述的方法，其中每个职位技能具有属性的集合，所述属性的集合包括多级行业分类、技能水平和跨学科参考。


3.根据权利要求2所述的方法，其中所述BOK问题知识库中的每个问题具有技能水平属性，以及其中所生成的问题库包括基于职位技能属性的技能水平的不同技能水平的问题。


4.根据权利要求1所述的方法，其中使用招聘大数据实现卷积神经网络(CNN)以创建和更新一个或多个BOK知识库，所述一个或多个BOK知识库包括所述BOK技能知识库、所述BOK问题知识库和所述BOK候选者知识库。


5.根据权利要求1所述的方法，还包括：
在面试前获得候选者信息；以及生成候选者简档和认证信息。


6.根据权利要求5所述的方法，其中所述候选者简档是基于所述BOK候选者知识库使用RNN模型根据候选者信息生成的。


7.根据权利要求5所述的方法，其中所述认证信息是语音验证。


8.根据权利要求7所述的方法，其中通过从所述候选者的初始语音面试中提取音频剪辑来获得用于所述语音验证的原始语音样本。


9.根据权利要求1所述的方法，其中所述反馈报告包括缺陷报告以及从所述缺陷报告导出的培训推荐列表。


10.根据权利要求1所述的方法，其中所述反馈报告包括优势报告以及从所述优势报告导出的匹配空缺推荐列表。


11.一种装置，包括：
网络接口，所述网络接口将所述装...

【专利技术属性】
技术研发人员：黃宏灿，李明桦，
申请(专利权)人：罗科仕管理顾问有限公司，
类型：发明
国别省市：中国香港;81