CN111695335B 一种智能面试方法、装置及终端设备 （平安科技（深圳）有限公司）_第1页
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文档简介

道福安社区益田路5033号平安金融中2采用预设的语言模型，分别将所述多个回复语句转换为对应的采用所述语句集合向量信息，计算所述回复信息中包含的多个实体相互间的关系概其中，所述基于位置前馈操作的有屏蔽的多头自注意力机制的变压识别目标回复语句中的多个实体，根据所述多个实体将所述待处理的实体序列输入预设的语言模型中，获得所述根据所述目标回复语句中每个实体的概率分布，生成所述目标回复语句的句向量信3.根据权利要求1或2所述的方法，其特根据所述权重值，对所述每个回复语句的句向量信息进行加权分别计算每个回复语句的句向量信息与全部回复语句的句依次对所述语句集合向量信息进行线性变换和逻辑回归softmax变换，获得所述回复38.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在9.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存45[0024]本申请实施例，通过获取候选人在面试过程中的回复信息并采用预设的语言模67[0058]本方法可以应用于智能面试中，通过使用终端设备作为人工智能(Artificial理的实体序列。8[0064]在具体实现中，每个实体可以对应预设的语料库中的一语句的实体序列。[0066]在本申请实施例中，可以使用基于NLP变压器解码器的语言模型来将候选人的回复语句转换为响应的句向量。上述基于NLP变压器解码器的语言模型可以是基于位置前馈位置前馈操作的有屏蔽的多头自注意力机制，可以在多个NLP变压器块上基于给定的输入位置嵌入ep∈Rd添加到输入序列位置p的每个标记嵌入e'eRd上。自注意力的体系结构允许通过所有输入状态hl-1表示输出状态块这对有效地对远程依赖关系建模很重要。但[0074]在本申请实施例中，基于上述NLP变压器解码器模型，对于给定的实体序列可以设定目标函数为最大化对数似然函数：9[0087]在本申请实施例中，为了在使用基于上述NLP变压器生成的语言模型实现对远程[0088]例如，令一个标记的数据集D=((结果足够充分以后再投入销售”串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，[0115]需要说明的是，上述实施例中各步骤的序号的大小并不述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段其他通用处理器、数字信号处理器(DigitalSignalProcessor，DSP)、专用集成电路(ApplicationSpecificIntegratedCircuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器[0154]所述存储器420可以是所述终端设备400的内部存储单元，例如终端设备400的硬400上配备的插接式硬盘，智能存储卡(SmartMediaCard，SMC)，安全数字(Secure421以及所述终端设备400所需的其他程序和数据。所述存储器420还可以用于暂时地存储

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