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申请/专利权人：北京粉笔蓝天科技有限公司

摘要：本发明提出一种基于大模型和人工智能的面试指导方法及系统，方法包括：收集面试指导数据；进行预处理，使用大模型将数据转为高维向量，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，提取情感特征；根据语义特征、时间序列特征和情感特征，构建动态知识图谱数据库；使用自然语言处理技术提取关键特征，构建面试指导模型；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；设计用户隐私机制；根据推荐用户数据集设计模拟面试官模型，得出结果形成报告输出给用户。本发明集成大语言模型、自然语言处理、机器学习技术和隐私保护技术，运用了多项先进技术和设计理念，提高用户面试成功率。

主权项：1.一种基于大模型和人工智能的面试指导方法，其特征在于，所述方法包括：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；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；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；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；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；S6、设计用户隐私机制，确保用户信息的安全存储与传输；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；其中，所述步骤S3具体包括：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；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；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；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；S305、设计双线性得分Scorec,t,p，表示如下：Scorec,t,p＝α·fcc，p，tt+β·ftc，p-1，ct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；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：Lγ＝∑log1-exp-l*clampScorec,t,p，δ其中，clamp表示clamp钳制函数，用于将范围控制在Scorec,t,p，δ内；δ表示裁剪因子，l表示标签。

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