基于关键词-问题注意力的细粒度面试评价方法研究

海量的在线面试视频数据为智能面试评价提供了重要的数据基础，而随着全球疫情的蔓延，网络在线面试的需求不断增加，对智能面试评价工具的需求也随之上升。在结构化面试中，面试官需要根据评价标准观察面试者的回答，从中形成面试者的人格特性、沟通技能、领导力等方面的画像评估，以判断面试者的特质是否与应聘职位相匹配。人格特性评估是公司间广泛使用的一种评估方法，因为人格特性对人们的语言表达、人际交往等多个方面具有重要影响，是辅助面试官决策该面试者是否符合应聘岗位需求的重要参考。 为此，本文提出了一种基于循环神经网络长短期记忆（LSTM）以及关键词-问题注意力机制的多层次（hierarchical keyword-question attention LSTM，HKQA-LSTM）细粒度面试评价方法，旨在针对面试者不同人格特性维度进行评分，进而得到综合面试得分。首先，通过引入关键词注意力机制，有效筛选出面试对话中与人格特性密切相关的重要词语和句子；然后，在此基础上采用关键词-问题层次注意力机制和2阶段的模型学习机制，充分结合面试者表述文本的多尺度上下文特征对其进行评价。 这种基于关键词注意力的细粒度面试评价方法在智能面试评价领域具有重要意义。它能够全面而准确地评估面试者的人格特性，为面试官提供更多参考信息，帮助他们做出更准确的决策。通过采用循环神经网络LSTM和关键词-问题注意力机制，这种方法可以有效地捕捉到面试者所表达的细微特征，从而深入挖掘面试者的潜在能力和优势。同时，多层次的评价方法可以将面试者的不同表现维度进行有机结合，更全面地展示面试者的整体素质和能力水平。 总之，基于关键词注意力的细粒度面试评价方法为智能面试评价领域带来了创新思路和方法。它不仅可以提高面试评价的准确性和有效性，还可以为面试者和面试官带来更好的面试体验和结果。随着智能技术的不断发展和应用，相信这种方法将在面试评价领域发挥更加重要和广泛的作用。