【技术实现步骤摘要】
本申请涉及机器学习，特别涉及一种具有可解释性的视频面试评分方法及相关装置。
技术介绍
1、随着互联网的快速发展，越来越多的企业会在传统的招聘模式（简历筛选、人才测评工具使用、电话面试）外，使用智能视频面试系统进行人才筛选。通过使用智能视频面试系统，企业可以在设置若干面试题目后使用虚拟人物代替面试官，只需面试者登录系统完成视频回答，系统会根据面试者的视频回答形成面试分析报告，供面试官查看以进行筛选。
2、然而，现有智能视频面试系统提供的面试分析报告普遍仅给出面试评分或者录用等级等。而面试官若想知道面试者获得其对应面试评分或者录用等级的依据时，需要自己浏览原始录制视频，这应然需要占用面试官的大量时间，影响招聘效率。
3、因而现有技术还有待改进和提高。
技术实现思路
1、本申请要解决的技术问题在于，针对现有技术的不足，提供一种具有可解释性的视频面试评分方法及相关装置。
2、为了解决上述技术问题，本申请实施例第一方面提供了一种具有可解释性的视频面试评分方法，所述方法包括：
3、获取面试者的视频面试数据，其中，所述视频面试数据包括预设面试题目集中的各面试题目及各面试题目对应的回答文本；
4、将各面试题目以及各面试题目对应的回答文本输入预先训练的可解释模型，通过所述可解释模型预测各面试题目的胜任力评分及理据，其中，所述理据用于反映面试题目的胜任力评分的评分依据；
5、基于各面试题目的胜任力评分确定所述面试者对应的面试评分，
6、所述具有可解释性的视频面试评分方法，其中，所述获取面试者的视频面试数据之前，所述方法还包括：
7、获取预设职位对应的胜任力维度，并基于所述胜任力维度确定所述预设职位对应的面试题目集。
8、所述具有可解释性的视频面试评分方法，其中，所述可解释模型包括理据推理模块和胜任力评分模块；所述理据推理模块的输入项包括面试题目和回答文本；所述胜任力评分模块的输入项至少包括面试题目和面试题目对应的理据。
9、所述具有可解释性的视频面试评分方法，其中，所述理据推理模块和胜任力评分模块为相互独立的网络模型；或者是，所述理据推理模块和胜任力评分模块通过多任务融合形成一网络模型。
10、所述具有可解释性的视频面试评分方法，其中，所述理据推理模块基于理据抽取或者理据生成方式确定各面试题目对应的理据；所述胜任力打分模块为基于文本分类构建的神经网络模型、预训练模型或者大语言模型。
11、所述具有可解释性的视频面试评分方法，其中，所述可解释模型还包括综合评分模块；所述基于各面试题目的胜任力评分以及所述可解释模型确定所述面试者对应的面试评分具体包括：
12、获取所述面试者对应的多模态数据，其中，所述多模态数据至少包括视频模态数据和音频模态数据；
13、基于所述各面试题目的胜任力评分以及所述多模态数据，通过所述综合评分模块预测所述面试者对应的面试评分。
14、所述具有可解释性的视频面试评分方法，其中，所述方法还包括：
15、记录所述面试数据、理据、胜任力评分以及面试评分以形成离线数据；
16、基于所述离线数据训练所述可解释模型，以自动优化所述可解释模型。
17、本申请实施例第二方面提供了一种可解释的视频面试评分系统，所述系统包括：
18、获取模块，用于获取面试者的视频面试数据，其中，所述视频面试数据包括预设面试题目集中的各面试题目及各面试题目对应的回答文本；
19、确定模块，用于将各面试题目以及各面试题目对应的回答文本输入预先训练的可解释模型，通过所述可解释模型预测各面试题目的胜任力评分及理据，其中，所述理据用于反映面试题目的胜任力评分的评分依据；
20、输出模块，用于基于各面试题目的胜任力评分确定所述面试者对应的面试评分，并输出所述面试评分及各面试题目对应的理据。
21、本申请实施例第三方面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一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如上任一所述的具有可解释性的视频面试评分方法中的步骤。
22、本申请实施例第四方面提供了一种终端设备，其包括：处理器、存储器及通信总线;所述存储器上存储有可被所述处理器执行的计算机可读程序；
23、所述通信总线实现处理器和存储器之间的连接通信；
24、所述处理器执行所述计算机可读程序时实现如上任一所述的具有可解释性的视频面试评分方法中的步骤。
25、有益效果：与现有技术相比，本申请提供了一种具有可解释性的视频面试评分方法及相关装置，所述方法包括获取面试者的视频面试数据；将各面试题目及各面试题目对应的回答文本输入预先训练的可解释模型，通过可解释模型预测各面试题目的胜任力评分及理据；基于各面试题目的胜任力评分确定面试者对应的面试评分，并输出面试评分及各面试题目的理据。本申请通过将面试题目和回答文本输入可解释模型，通过可解释模型确定各面试题目对应的胜任力评分及理据，再基于胜任力评分确定面试评分并输出面试评分和理据，这样面试官可以获知面试者的面试评以及获得该面试评分的依据，无需自己浏览原始录制视频，就可以快速确定面试评分的准确性，节约了面试官的时间，提升招聘效率。
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1.一种具有可解释性的视频面试评分方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述具有可解释性的视频面试评分方法，其特征在于，所述获取面试者的视频面试数据之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述具有可解释性的视频面试评分方法，其特征在于，所述可解释模型包括理据推理模块和胜任力评分模块；所述理据推理模块的输入项包括面试题目和回答文本；所述胜任力评分模块的输入项至少包括面试题目和面试题目对应的理据。
4.根据权利要求1或3所述具有可解释性的视频面试评分方法，其特征在于，所述理据推理模块和胜任力评分模块为相互独立的网络模型；或者是，所述理据推理模块和胜任力评分模块通过多任务融合形成一网络模型。
5.根据权利要求3所述具有可解释性的视频面试评分方法，其特征在于，所述理据推理模块基于理据抽取或者理据生成方式确定各面试题目对应的理据；所述胜任力打分模块为基于文本分类构建的神经网络模型、预训练模型或者大语言模型。
6.根据权利要求1所述具有可解释性的视频面试评分方法，其特征在于，所述可解释模型还包括综合评分模块；所述基于
7.根据权利要求1所述具有可解释性的视频面试评分方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.一种可解释的视频面试评分系统，其特征在于，所述系统包括：
9.一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一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如权利要求1-7任意一项所述的具有可解释性的视频面试评分方法中的步骤。
10.一种终端设备，其特征在于，包括：处理器、存储器及通信总线;所述存储器上存储有可被所述处理器执行的计算机可读程序；
...【技术特征摘要】
1.一种具有可解释性的视频面试评分方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述具有可解释性的视频面试评分方法，其特征在于，所述获取面试者的视频面试数据之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述具有可解释性的视频面试评分方法，其特征在于，所述可解释模型包括理据推理模块和胜任力评分模块；所述理据推理模块的输入项包括面试题目和回答文本；所述胜任力评分模块的输入项至少包括面试题目和面试题目对应的理据。
4.根据权利要求1或3所述具有可解释性的视频面试评分方法，其特征在于，所述理据推理模块和胜任力评分模块为相互独立的网络模型；或者是，所述理据推理模块和胜任力评分模块通过多任务融合形成一网络模型。
5.根据权利要求3所述具有可解释性的视频面试评分方法，其特征在于，所述理据推理模块基于理据抽取或者理据生成方式确定各面试题目对应的理据；所述胜...
【专利技术属性】
技术研发人员：方小雷，陈凯，刘志伟，陈清财，
申请(专利权)人：苏州近屿得贤智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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