一种基于大模型和人工智能的面试指导方法及系统与流程

本发明属于人工智能领域，尤其涉及一种基于大模型和人工智能的面试指导方法及系统。

背景技术：

1、尽管基于大型语言模型和人工智能的面试指导方法及系统在面试准备领域展现出了显著的潜力和优势，但该技术目前也存在一些缺陷和挑战，这些限制了其功能的完全发挥和用户体验的优化。尽管大型语言模型在很多情境下能提供合理的回应，但它们可能在理解复杂、特定领域的专业问题或文化背景差异较大的情境时出现偏差或不准确的情况。对于面试中涉及的情感色彩较重的交流，如阅读面试官的非言语提示、情绪反应等，现有的ai系统难以做到准确识别和反应。系统提供的面试准备建议和模拟可能过于泛化，缺乏对每位用户独特背景、技能和职业目标的深入考量，难以实现完全个性化。面对用户反馈和进步情况，现有系统可能无法实时、灵活地调整策略和建议，以达到最优的辅导效果。

2、ai系统的训练依赖大量数据，如果数据集存在偏见，可能导致系统给出的建议也带有偏见，比如对某些群体的不公平对待。上传个人简历和敏感信息参与面试模拟可能引发用户对数据安全和隐私泄露的担忧。

3、所以，急需研究一种智能化且安全的面试指导方法解决上述问题。

技术实现思路

1、本发明的目的是提出一种基于大模型和人工智能的面试指导方法，集成大语言模型、自然语言处理、机器学习技术和隐私保护技术，综合运用了多项先进技术和设计理念，为用户提供全面、个性化的面试准备支持，提高面试成功率。

2、为了达到上述目的，在本发明提供了一种基于大模型和人工智能的面试指导方法，所述方法包括：

3、s1、收集面试指导数据；其中，所述面试指导数据包括面试问题、求职者的回答、面试官的评价、面试场景、职位信息和求职者背景中至少两种；

4、s2、对面试指导数据进行预处理，使用大模型将数据转为高维向量，捕捉语义信息，使用机器学习模型根据语义信息提取语义特征和时间序列特征，对语义信息进行情感标注，提取情感特征；

5、s3、根据语义特征、时间序列特征和情感特征，结合历史面试指导数据构建动态知识图谱数据库；

6、s4、根据用户实时上传的简历和目标职位使用自然语言处理技术提取关键特征，利用图数据库查询语言在进行动态知识图谱数据库查询，同时构建面试指导模型，使用面试指导模型对用户画像与职位要求进行匹配，得到推荐用户数据集；

7、s5、构建深度学习构建面试得分预测模型根据推荐用户数据集预测面试得分；

8、s6、设计用户隐私机制，确保用户信息的安全存储与传输；

9、s7、根据推荐用户数据集设计模拟面试官模型，与用户进行交互，对用户的回答进行评估计算实际面试得分，根据预测面试得分和实际面试得分动态调整推荐用户数据集，并将推荐用户数据集形成报告输出给用户；

10、其中，所述步骤s3具体包括：

11、s301、定义知识图谱为g＝{s，k，e}，其中，s表示特征三元组，r表示实体，e表示关系；

12、s302、特征三元组定义为s＝{<c,t,p>|c,t∈k，p∈e}，其中，c表示头实体，t表示尾实体，p表示关系；

13、s303、将实体k嵌入表示矩阵映射到d维的嵌入空间；其中，同时将头实体和尾实体都映射到d维的嵌入空间，得到d维映射头实体cc、ct和d维映射尾实体tc、tt，且cc、tc∈rd，r表示整数；

14、s304、将关系矩阵e映射到d*d维的嵌入空间，将关系向量转换为关系矩阵，得到关系矩阵p-1∈rd×d；

15、s305、设计双线性得分score(c,t,p)，表示如下：

16、score(c,t,p)＝α·f(cc，p，tt)+β·f(tc，p-1，ct)

17、其中，f()表示基于单分量的双行线评分函数，α和β分别表示权重因子；

18、s306、构建损失函数对特征三元组的分数进行训练，使损失函数最小化，同时避免过拟合；所述损失函数lγ表示如下：

19、

20、其中，clamp表示clamp钳制函数，用于将范围控制在(score(c,t,p)，δ)内；δ表示裁剪因子，l表示标签。

21、进一步地，所述使用大模型将数据转为高维向量，捕捉语义信息；其中所述大模型为预训练的transformer模型；具体步骤如下：

22、输入数据序列x＝{x1,x2,..xi.,xn}，其中xi是数据中的一个词或子词；

23、将数据序列输入编码层，表示如下：

24、e0＝wscrx+pi

25、at＝layer(et-1+head(et-1,et-1,et-1))

26、et＝layer(at+fen(at))

27、其中，e0表示第0层编码器输出，wscr表示源数据的词嵌入矩阵，pi表示源数据对应的位置编码，head表示多头自注意力函数，et-1表示第t-1层编码器的输出，at表示多头自注意力的输出，et表示第t层编码器的输出，fen表示前馈神经函数，layer表示归一化函数；

28、将第t层编码器的输出et输入到经过编码器提取语义向量，表示如下：

29、

30、

31、

32、

33、其中，dt表示语义特征向量，表示目标数据的词嵌入矩阵，d0表示第0层编码器输出向量，xhot表示目标数据对应的one-hot矩阵，表示第t层解密器多头自注意力的输出向量，dt-1表示第t-1层编码器输出向量，mask表示解码器中带遮挡机制的多头注意力函数，表示第t层解密器-解码器中带遮挡机制的多头注意力的输出向量，en表示第n层编码器的输出。

34、进一步地，所述使用机器学习模型根据语义信息提取语义特征和时间序列特征，对语义信息进行情感标注，提取情感特征，具体如下：

35、引入时间序列特征x't，根据编码器的输出dt，训练一个机器学习模型对语义特征进行情感分类，表示如下：

36、classifier(dt)→y

37、其中，y表示情感标签；

38、将时间序列特征x't与对应时刻的语义情感特征结合，形成融合特征向量fc，表示如下：

39、fc＝concatenate(x′t,sentimentscoret)

40、其中，concatenate表示特征融合函数，sentimentscoret表示情感得分；

41、定义损失函数衡量模型预测与实际标签的差距，并梯度下降最小化损失函数更新模型参数；其中，所述损失函数表示如下：

42、

43、其中，表示实际情感得分。

44、进一步地，所述动态知识图谱数据库构建表示如下：

45、定义知识图谱的实体、关系和属性；其中，所述实体包括问题、回答、情感状态、时间序列特征；

46、选择neo4j构建知识图谱数据库，将实体和作为节点，关系作为边，连同属性导入知识图谱数据库；

47、设计动态知识图谱的更新机制，根据新的面试数据实时或定期更新知识图谱。

48、进一步地，所述动态知识图谱的更新机制，表示如下：

49、构建动态知识图谱g＝(v，e)，其中，v是实体节点集合，e是关系边集合；

50、设d为新到达的面试数据集，每个数据项d∈d可以是面试记录，包含语义特征s(d),时间序列特征t(d),情感特征emo(d)；

51、其中，对于每个d，识别对应的实体e∈e，设f_match(e,d)为匹配函数，返回与d相关的已有实体或新建实体的标识；

52、对于实体e及其属性集a，设update_attribute(a,feature)为更新函数，根据新数据d的特征更新实体属性；

53、若每个数据项d引入了新的关系属性，若新回答了某个问题得到了新的答复，需创建边r∈r，设create_relation(e1,e2,r)为创建边函数，其中e1,e2是实体，r是关系类型。

54、进一步地，所述构建面试指导模型，表示如下：

55、设用户简历表示为文档集合r＝{r1,r2...,rn}，其中每个简历rn是由一系列词汇或短语组成的字符串，目标职位描述表示为文档集合j＝{j1,j2,...,jm}，每个职位描述jm同样由词汇或短语构成；

56、构建面试指导模型进行匹配，表示如下：

57、

58、其中，m表示面试指导模型，snm表示简历rn与职位jm的匹配得分，表示用户简历的特征向量，表示职位描述的特征向量，nij表示根据简历rn和职位rn的特征查询得到的图中相关节点子集及其关系；

59、根据匹配得分snm，对所有简历与职位的组合进行排序，选取匹配度最高的若干组合作为推荐用户数据集：

60、

61、其中，是设定的匹配阈值。

62、进一步地，所述s5、构建深度学习构建面试得分预测模型根据推荐用户数据集预测面试得分，具体包括：

63、所述面试得分预测模型构建如下：

64、设输入特征向量为s∈rn，表示每个应聘者的特征；真实面试得分为y∈r；

65、输入层到隐藏层权重w1∈rh×n，偏置项b1∈rh；隐藏层到输出层权重w2∈1×h，偏置项b2∈r；其中，h表示隐藏层中神经元的数量；

66、构建前向传播；其中，前向传播包括输入层到隐藏层和隐藏层到输出层，所述输入层到隐藏层表示如下：

67、z1＝σ(sw1+b1)

68、h＝σ(z)

69、其中，z1表示输入层到隐藏层中神经元的加权和，σ表示激活函数，h表示隐藏层输出；所述隐藏层到输出层，表示如下：

70、z2＝hw2+b2

71、

72、其中，z2表示隐藏层到输出层的加权和，表示输出层的预测输出；

73、使用交叉熵损失函数，表示如下：

74、

75、其中，n表示样本总数，c表示类别总数，yi表示真实样本；

76、采用反向传播计算梯度，并更新权重；

77、将多个初始的面试得分预测模型作为种群的个体，使用以面试得分预测的准确度为目标函数，利用麻雀搜索算法进行迭代搜索进行优化调整面试得分预测模型的参数；其中，所述麻雀搜索算法表示如下：

78、

79、其中，εn+1表示更新的面试得分预测模型变量，εn表示面试得分预测模型变量，μ表示控制参数；其中，所述面试得分预测模型变量为权重和偏置项。

80、进一步地，所述设计用户隐私机制，具体包括：

81、设明文为sm，属于明文空间m，密钥为sk，属于密钥空间k；

82、加密函数为φ，加密函数φ将明文空间m和密钥空间k的元素映射到密文空间θ；

83、则加密过程，表示为：

84、

85、其中，ψ表示密文，属于密文空间θ，表示明文sm通过加密函数φ和密钥sk转换而来；

86、解密表示为：

87、

88、其中，用于确保加密后的密文ψ能通过同一个密钥sk还原为原始明文sk。

89、在本发明的第二个发明提供了一种基于大模型和人工智能的面试指导系统，所述系统包括：

90、数据采集模块，用于收集面试指导数据；其中，所述面试指导数据包括面试问题、求职者的回答、面试官的评价、面试场景、职位信息和求职者背景中至少两种；

91、特征提取模块，用于对面试指导数据进行预处理，使用大模型将数据转为高维向量，捕捉语义信息，使用机器学习模型根据语义信息提取语义特征和时间序列特征，对语义信息进行情感标注，提取情感特征；

92、知识图谱构建模块，用于根据语义特征、时间序列特征和情感特征，结合历史面试指导数据构建动态知识图谱数据库；

93、数据匹配模块，用于根据用户实时上传的简历和目标职位使用自然语言处理技术提取关键特征，利用图数据库查询语言在进行动态知识图谱数据库查询，同时构建面试指导模型，使用面试指导模型对用户画像与职位要求进行匹配，得到推荐用户数据集；

94、得分预测模块，用于构建深度学习构建面试得分预测模型根据推荐用户数据集预测面试得分；

95、隐私设计模块，用于设计用户隐私机制，确保用户信息的安全存储与传输；

96、报告输出模块，用于根据推荐用户数据集设计模拟面试官模型，与用户进行交互，对用户的回答进行评估计算实际面试得分，根据预测面试得分和实际面试得分动态调整推荐用户数据集，并将推荐用户数据集形成报告输出给用户；

97、其中，所述知识图谱构建模块执行的步骤具体包括：

98、s301、定义知识图谱为g＝{s，k，e}，其中，s表示特征三元组，r表示实体，e表示关系；

99、s302、特征三元组定义为s＝{<c,t,p>|c,t∈k，p∈e}，其中，c表示头实体，t表示尾实体，p表示关系；

100、s303、将实体k嵌入表示矩阵映射到d维的嵌入空间；其中，同时将头实体和尾实体都映射到d维的嵌入空间，得到d维映射头实体cc、ct和d维映射尾实体tc、tt，且cc、tc∈rd，r表示整数；

101、s304、将关系矩阵e映射到d*d维的嵌入空间，将关系向量转换为关系矩阵，得到关系矩阵p-1∈rd×d；

102、s305、设计双线性得分score(c,t,p)，表示如下：

103、score(c,t,p)＝α·f(cc，p，tt)+β·f(tc，p-1，ct)

104、其中，f()表示基于单分量的双行线评分函数，α和β分别表示权重因子；

105、s306、构建损失函数对特征三元组的分数进行训练，使损失函数最小化，同时避免过拟合；所述损失函数lγ表示如下：

106、

107、其中，clamp表示clamp钳制函数，用于将范围控制在(score(c,t,p)，δ)内；δ表示裁剪因子，l表示标签。

108、本发明的有益技术效果至少在于以下：

109、(1)本发明通过分析用户的个人简历、目标职位需求以及历史面试数据，这种方法能够为每位用户提供定制化的面试准备策略。这种个性化指导有助于用户聚焦于提升自己在特定职位面试中最需要的能力和知识，提高准备效率。

110、(2)本发明使用大模型能够生成多样化的面试问题，涵盖技术、行为、案例分析等多个维度，确保用户面对不同类型的面试问题都能游刃有余，增强应对未知问题的能力。

111、(3)随着用户练习的深入，本发明能根据用户的进步情况动态调整学习计划和难度，确保持续挑战并促进成长，同时模型本身也会根据用户反馈和使用情况不断优化，提高服务质量。相比于传统的面对面培训或购买昂贵的培训材料，基于ai的面试指导更为灵活便捷，用户可以根据自己的时间安排进行练习，大大节省了时间与金钱成本。

112、(4)本发明在处理用户数据时，采用高级加密技术和匿名处理手段，保障用户信息的安全，增加用户信任度。