(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111554807.6 (22)申请日 2021.12.17 (71)申请人 北京斗米优聘科技发展 有限公司 地址 100085 北京市海淀区信息路甲28号 12层C座12 A-2E (72)发明人 杜海涛　何龙　杨羽　 (74)专利代理 机构 北京航信高科知识产权代理 事务所(普通 合伙) 11526 代理人 高原 (51)Int.Cl. G06F 16/332(2019.01) G06F 16/35(2019.01) G06Q 10/06(2012.01) G06Q 10/10(2012.01) (54)发明名称 智能面试系统及方法 (57)摘要 本发明公开了一种智能面试系统及方法。 其 中， 该系统包括： 分类评估模块， 被配置为通过预 先建立的期望分析模型对用户的期望进行分类 运算得到期望分析结果， 通过预先建立的能力水 平分析模型对用户的能力进行能力水平分类评 估得到能力分析结果； 分派输出模块， 被配置为 基于所述期望分析结果和所述能力分析结果， 对 所述用户进行匹配； 交互计算模块， 被配置为基 于相匹配的用户的相关信息， 生成预先交互方 案， 并对相匹配的用户在交互过程中产生的交互 数据进行分析， 生成交互应答方案； 模拟交互模 块， 基于所述预先交互方案， 创建虚拟角色， 并基 于所述交互应答方案， 生 成所述虚拟角色在交互 过程中的应答， 以进行智能面试。 权利要求书3页 说明书17页 附图3页 CN 114238608 A 2022.03.25 CN 114238608 A 1.一种智能面试系统， 其特 征在于， 包括： 分类评估模块， 被配置为通过预先建立的期望分析模型对用户的期望进行分类运算得 到期望分析结果， 通过预先建立的能力水平分析模型对用户的能力进 行能力水平分类评估 得到能力分析 结果； 分派输出模块， 被配置为基于所述期望分析结果和所述能力分析结果， 对所述用户进 行匹配； 交互计算模块， 被配置为基于相匹配的用户的相关信息， 生成预先交互方案， 并对相匹 配的用户在交 互过程中产生的交 互数据进行分析， 生成交 互应答方案； 模拟交互模块， 被配置为基于所述预先交互方案， 创建虚拟角色， 并基于所述交互应答 方案， 生成所述虚拟角色在交 互过程中的应答， 以进行智能面试。 2.根据权利要求1所述的系统， 其特征在于， 所述期望分析模型被配置为以下至少之 一： 求职者分析： 对历史面试数据进行收集， 并针对成功和失败的案例进行归纳分类， 以提 取出求职者关注的内容； 以多维度评价标准对所提取出 的用户关注的内容进行评估， 生成 所述求职者的不同的期望； 针对不同的期望设定权重， 并基于所述权重对不同的期望进行 处理， 生成最终的所述 求职者的期望分析 结果； 招聘者分析： 设定招聘标准， 根据所设定的招聘标准， 在同行业、 同岗位类型、 同标准类 型三个范围进 行大数据筛选， 生成一评 分系统； 使用所述评分系统， 根据不同的招聘标准对 招聘岗位的任职需求进行权重评分； 基于所述权重评分对所述招 聘岗位进行分析， 生成最 终的所述招聘者的期 望分析结果； 其中， 所述招聘标准包括以下至少之一： 招聘者自身设定 标准、 岗位横向标准、 行业横向标准； 其中， 所述用户包括所述 求职者和/或所述招聘 者。 3.根据权利要求2所述的系统， 其特征在于， 所述求职者分析模型还被配置为： 定义所 述求职者的类型， 根据所述类型对所述求职者进 行标记， 抽取所述求职 者的简历内容， 获取 特征标识； 将特征标识与大数据进 行结合整理， 来定级 所抽取的特征， 根据不同层级将所抽 取的特征与相应的招聘岗位进 行匹配； 其中， 所述定级包括一级直接需求、 二级直接相关需 求、 三级直接联想需求、 四级间接相关需求、 五级间接联想需求。 4.根据权利要求1所述的系统， 其特征在于， 所述 能力水平分析模型被配置为以下至少 之一： 求职者能力水平分类与分析： 基于所述求职者的工作能力、 技能操作能力、 沟通能力、 执行能力、 逻辑思维能力、 性格判定、 人格判定， 对所述求职者的能力水平进行独立的拆分 与确认， 并根据岗位标准、 行业标准、 环境标准、 技能标准、 经验标准多个维度对 所述求职 者 的拆分与确认后的能力水平进行衡量分析， 生成所述 求职者的能力评估分析 结果； 招聘者能力水平分类与分析： 基于招聘岗位、 团队、 工作内容、 直属领导、 企业情况、 晋 升、 未来发展， 来 生成所述招聘 者的能力评估分析 结果。 5.根据权利要求1所述的系统， 其特征在于， 所述分派输出模块被配置为以下至少之 一： 交互匹配： 基于所述期望分析结果和所述 能力分析结果， 整理出交互所需的数据， 并通 过交互匹配输出运 算对交互内容进行模拟， 而无需真实用户参与；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114238608 A 2自动匹配： 基于以下至少之一： 行业匹配分析、 需求分析、 趋势分析、 共通性分析、 泛用 性分析、 迭代分析， 生成对整个行业的分类和评估； 并对以下至少之一： 岗位内容、 岗位优 势、 岗位特点， 进 行整合， 并基于对整个行业的分类和评估对招聘岗位与求职 者重新进行匹 配契合； 线上应答： 基于所述交互匹配的结果和所述自动匹配的结果， 通过即时交互分析模型 生成备选交 互方案， 并进行 备选匹配， 以进行线上应答； 线下应答： 对所述线上应答进行自动验证、 自动维护和自动跟进， 以维护整个线上过程 的输出结果。 6.根据权利要求1所述的系统， 其特征在于， 所述交互计算模块被配置为以下至少之 一： 预定交互计算： 基于预定方案在交互过程发生之前对用户进行交互内容的运算模拟， 并输出用于用户模拟交 互模块的交 互内容， 以模拟待发生的交 互情境； 即时交互计算： 对在交互过程中实时生成的数据进行运算分析， 动态识别用户特征， 并 基于所识别出的用户特 征进行预判， 以输出即时交 互内容。 7.根据权利要求1所述的系统， 其特征在于， 所述交互计算模块被配置为以下至少之 一： 求职者模拟分析： 根据求职者的兴趣分析结果、 能力水平分析结果、 期望分析结果， 生 成模拟求职者的方案； 根据所述模拟求职者的方案对求职者进行侧写， 确定求职者虚拟角 色的基本性格与心理特征； 在交互过程中对求职者进行模拟行为分析， 确定求职者将出现 的行为倾向； 招聘者模拟分析： 在确定了招聘者的岗位标准之后， 根据招聘者企业、 团队、 主管领导 的情况进行信息收集并整合， 并基于整合后的数据生成招聘 者模拟方案 。 8.根据权利要求1所述的系统， 其特征在于， 所述模拟交互模块还包括编码模块， 所述 编码模块被 配置为： 根据在交互过程中的图像的相邻数据块中的上一个块的三角形波的间隔线来预测下 一个块的三角形间隔线的位置， 使得在所预测的位置处的所述三角形间隔线 形成所述相 邻 数据块的所述 三角形波的间隔线至下一个相邻数据块的延展区； 使用随机变化的概率二进制熵编码以及所述相邻数据块的上一个块的大小的固定位 长度， 来确定所述延展区的近似方向； 使用所述相邻数据块中的细化信息来细化所述延展区的近似方向， 其中， 所述近似方 向沿着拟合由所述相邻数据块中的上一个块的延展区的近似方向的斜率的方向延伸并具 有取决于所述相邻数据块中的下一个块的偏移量的偏移； 基于细化后的所述延展区的近似方向对所述图像进行编码。 9.根据权利要求8所述的系统， 其特 征在于， 所述编码模块还被 配置为： 确定所述细化信息中的编码语法元素的前缀的长度， 根据所确定的前缀的长度， 基于 所述前缀索引的多个近似方向之中的斜率最大的近似方向和所述前缀索引的多个近似方 向之中的角度局部最大密度的近似方向， 细化所述延展区的近似方向； 基于细化后的所述延展区的近似方向， 重构作为误差校正信号的预测误差， 并基于所 述预测误差来校正预编码矩阵， 以对所述图像进行编码。权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114238608 A 3