[發明專利]基于神經網絡模型的應聘者評估方法及裝置

在審

• 申請號: 201811536609.5
• 申請日: 2018-12-14
• 公開（公告）號: CN109635753A
• 公開（公告）日: 2019-04-16
• 發明（設計）人: 姚旭峰;徐國強;邱寒
• 申請（專利權）人: 深圳壹賬通智能科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06Q10/06;G06Q10/10
• 代理公司: 北京中強智尚知識產權代理有限公司 11448
• 代理人: 黃耀威

本發明涉及信息化企業招聘技術領域。本發明實施例提供一種基于神經網絡模型的應聘者評估方法及裝置，其中該方法包括：獲取應聘者的人臉圖像，提取人臉圖像中的人臉特征數據；基于面相?性格神經網絡模型，預測應聘者的人臉圖像的人臉特征數據所對應的預測人格特質類型；獲取應聘者的應聘職位所需求的期望人格特質類型；將期望人格特質類型和預測人格特質類型進行對比，以確定出相對應的面試建議。由此，將人工智能技術應用于面試過程之中，不需要繁雜的問卷調查和審閱，提高了應聘者的應聘體驗并降低了面試成本；另外，通過自動給出推薦或不推薦面試的建議，能夠提高簡歷的自動化篩選和處理的效率。

技術領域

本發明涉及人工智能技術領域，具體地涉及一種基于神經網絡模型的應聘者評估方法及裝置。

背景技術

企業在招聘過程當中往往需要對求職者進行心理評測，以確定求職者的心理素質是否適合企業及應聘的職位，同時對于一些重要的或薪資豐厚的職位，往往存在應聘者過多的情況，如果逐一面試勢必會占用面試官過多的時間，也增加了人事招聘的成本負擔。

因此，目前出現了不少以答題測評的方式來在招聘初期通過應聘者的線上或線下的答題結果統計應聘者人格特質信息，但是此種測評方式既占用應聘者時間以答題，又占用面試官時間審核，導致人事招聘的成本進一步增加。

發明內容

本發明實施例的目的是提供一種基于神經網絡模型的應聘者評估方法及裝置，用以至少解決目前在面試中對面試者的人格特質評估過程繁雜，應聘者用戶體驗低，以及企業人事成本過大的問題。

為了實現上述目的，本發明實施例一方面提供一種基于神經網絡模型的應聘者評估方法，包括：獲取應聘者的人臉圖像；基于面相-性格神經網絡模型，預測所述應聘者的人臉圖像所對應的預測人格特質類型，其中所述面相-性格神經網絡模型是以相對應的訓練人臉圖像和訓練人格特質類型通過訓練所形成的。

本發明實施例另一方面提供一種基于神經網絡模型的應聘者評估裝置，包括：人臉圖像獲取單元，用于獲取應聘者的人臉圖像；人格特質類型預測單元，用于基于面相-性格神經網絡模型，預測所述應聘者的人臉圖像所對應的預測人格特質類型，其中所述面相-性格神經網絡模型是以相對應的訓練人臉圖像和訓練人格特質類型通過訓練所形成的。

本發明實施例另一方面提供一種計算機設備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，其中，所述處理器執行所述計算機程序時實現本申請上述的方法的步驟。

本發明實施例另一方面提供一種計算機存儲介質，其上存儲有計算機程序，其中，所述計算機程序被處理器執行時實現本申請上述的方法的步驟。

通過上述技術方案，提出了應用經訓練的面相-性格神經網絡模型推導人臉圖像所對應的人格特質，由此將人工智能技術應用于面試過程之中，不需要繁雜的問卷調查和審閱，能夠高效便捷地預測出應聘者所對應的預測人格特質類型，提高了應聘者的應聘體驗并降低了面試成本；另外，將應聘者的應聘職位所需求的期望人格特質類型與預測人格特質類型進行對比，自動給出推薦或不推薦面試的建議，能夠提高簡歷自動化篩選和處理的效率。

本發明實施例的其它特征和優點將在隨后的具體實施方式部分予以詳細說明。

附圖說明

附圖是用來提供對本發明實施例的進一步理解，并且構成說明書的一部分，與下面的具體實施方式一起用于解釋本發明實施例，但并不構成對本發明實施例的限制。在附圖中：

圖1是本發明一實施例的基于神經網絡模型的應聘者評估方法的流程圖；

圖2是圖1所示的方法中所應用的面相-性格神經網絡模型的訓練流程圖；

圖3是本發明另一實施例的基于神經網絡模型的應聘者評估方法的流程圖；

圖4是本發明一實施例的基于神經網絡模型的應聘者評估方法的原理示意圖；