【技术实现步骤摘要】
一种人力资源智能筛选简历的方法
[0001]本专利技术涉及信息
，尤其涉及一种人力资源智能筛选简历的方法。
技术介绍
[0002]语音简历是一种面试者采用语音形式展现自己简历内容的简历形式；传统简历仅包含文字信息，无法获得面试者的性格和表达能力；语音简历通过分析面试者的音频，获取面试者的性格和表达能力是否符合公司需要；语音简历作为对照，和面试者提供的文字简历进行比对，获取面试者语音简历的真实度；通过语音简历获取面试者讲述自己经历，职位，学历等信息的情感倾向，判断面试者是否夸大或使用虚假的经历；针对夸大或虚假的经历，智能生成问题进行提问，得到面试者的真实信息；智能生成的问题具有不同挑衅度，针对不同面试者使用不同挑衅度的问题；语音简历可以进行反复录制，直到面试者挑选出差错小的版本，所以语音简历也不能完全判断面试者是否夸大经历或使用虚假经历；面试者的状态会影响到录制语音简历的情绪，所以不能完全依靠语音简历获取面试者性格
技术实现思路
[0003]本专利技术提供了一种人力资源智能筛选简历的方法，主要包括：
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种人力资源智能筛选简历的方法，其特征在于，所述方法包括：获取语音简历，所述获取语音简历，具体包括：通过语音转文字技术将语音简历转换为文字简历，并标注文字对应段落在语音简历的位置，计算语音转化出的文字简历与提交简历的重复率并标注重复率低的部分；使用情感分析判断重复率低于语音简历整体重复率的语音简历情感，具体包括：通过LSMT处理语音简历寻找简历中被模糊夸大的部分；针对真实率较低的非重复语音简历生成智能问题，所述针对真实率较低的非重复语音简历生成智能问题，具体包括：智能问题文本生成方法，判别智能问题中的情感倾向，根据简历真实度低的部分，选取不同的问题生成模板；通过语音情感分析判断求职者与岗位的情绪匹配度；智能问题生成库根据岗位匹配度去除挑衅度不符合要求的问题并输出，所述智能问题生成库根据岗位匹配度去除挑衅度不符合要求的问题并输出，具体包括：通过深度学习算法判断问题的挑衅度，根据岗位匹配度去除挑衅度高的问题。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述获取语音简历，包括:经用户同意后，获得用户录音权限，使用用户的麦克风获取用户在预设时间内的语音简历音频；或通过用户同意后，得到用户自己上传的的语音简历音频；获得所属语音简历音频后，基于连续语音识别模型对所述语音简历音频进行识别并执行分词操作，得到应聘者基本信息，学历信息，项目信息以及职位信息；包括：通过语音转文字技术将语音简历转换为文字简历，并标注文字对应段落在语音简历的位置；计算语音转化出的文字简历与提交简历的重复率并标注重复率低的部分；所述通过语音转文字技术将语音简历转换为文字简历，并标注文字对应段落在语音简历的位置，具体包括:经用户同意后获得录音机权限，获取用户预设时间内的录音，或用户上传的一段录音；基于语音识别技术将所述语音简历音频转化为第一简历文本；基于所述简历文本检索目标关键词，标注所述目标关键词在所述第一简历文本中的目标位置，基于所述目标位置对所述语音简历音频进行划分；标注所述目标关键词在所述语音简历音频中的位置；所述计算语音转化出的文字简历与提交简历的重复率并标注重复率低的部分，具体包括:比对所述第一简历文本和用户提交的第二简历文本，计算二者的总体文本重复率；基于所述预设关键词对所述第一简历文本进行分段，计算所述第一简历文本和所述第二简历文本的段落文本重复率，选择所述段落文本重复率低于所述总体文本重复率的所述自然段落并进行标注，作为目标段落。3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述使用情感分析判断重复率低于语音简历整体重复率的语音简历情感，包括:将所述语音简历音频中对应于所述目标段落的目标段落音频输入到LSMT中进行处理，提取所述目标段落音频的语音特征，并将所述语音特征为负面情感的所述目标段落音频进行标注；包括：通过LSMT处理语音简历寻找简历中被模糊夸大的部分；所述通过LSMT处理语音简历寻找简历中被模糊夸大的部分，具体包括:将所述语音简历音频输入到所述LSMT中，得到所述目标段落音频；选取所述目标段落音频中的模糊性词语和/或不确定词语，并分析所述模糊性词语和/或所述不确定词语的情感倾向，基于所述情感倾向输出简历被夸大或简历未被夸大的结果。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述针对真实率较低的非重复语音简历生成...
【专利技术属性】
技术研发人员：李佳，白雪莲，王迪，毕长春，明亮，侯莹莹，
申请(专利权)人：沈阳城市建设学院，
类型：发明
国别省市：
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