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龍圖騰網恭喜平安科技(深圳)有限公司申請的專利基于語義分析的評分方法、裝置、終端設備及存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN111695352B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-27發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202010469517.0，技術領域涉及：G06Q10/063；該發明授權基于語義分析的評分方法、裝置、終端設備及存儲介質是由鄧悅;鄭立穎;徐亮設計研發完成，并于2020-05-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于語義分析的評分方法、裝置、終端設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本申請適用于計算機技術領域，提供了一種基于語義分析的評分方法、裝置、終端設備及存儲介質，所述方法包括：獲取目標用戶的語音信息，并將所述語音信息轉化為文本信息；將所述文本信息輸入至訓練后的第一神經網絡模型，對所述文本信息進行語義分析，得到所述第一神經網絡模型的輸出文本分類結果；其中，所述文本分類結果包括所述文本信息對應的評分標簽，根據所述評分標簽，計算所述目標用戶的面試評分結果。通過本申請解決了解決語言模型精度推理速度慢增加面試成本以及面試維度判定準確性低、面試效率低的問題。

本發明授權基于語義分析的評分方法、裝置、終端設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種基于語義分析的評分方法，其特征在于，包括：獲取目標用戶的語音信息，并將所述語音信息轉化為文本信息；將所述文本信息輸入至訓練后的第一神經網絡模型，對所述文本信息進行語義分析，得到所述第一神經網絡模型的輸出文本分類結果；其中，所述文本分類結果包括所述文本信息對應的評分標簽，所述第一神經網絡模型為基于訓練樣本集合及第二神經網絡模型訓練得到的，所述第二神經網絡模型為基于所述訓練樣本集合及第一神經網絡模型的輸出結果訓練得到的，所述第一神經網絡模型的輸出結果為將所述訓練樣本集合作為輸入得到的，所述訓練樣本集合包括多個面試語料文本；根據所述評分標簽，計算所述目標用戶的面試評分結果；基于訓練樣本集合及第二神經網絡模型訓練所述第一神經網絡模型的過程包括：將所述訓練樣本劃分為預設分詞數量的短句集合，將所述短句集合中的一個或多個分詞進行隨機掩蓋，并將掩蓋后的短句集合編碼，得到分詞矩陣，將所述分詞矩陣作為所述第一神經網絡模型的輸入；所述第一神經網絡模型對所述分詞矩陣進行卷積計算，并基于參數矩陣計算得到輸出矩陣；將所述輸出矩陣輸入第二神經網絡模型，由所述第二神經網絡模型對所述輸出矩陣進行雙向卷積計算，輸出所述輸出矩陣中每個分詞被掩蓋的概率矩陣；將所述輸出矩陣中被掩蓋的分詞對應的預測向量與被掩蓋的詞實際對應的真實向量的交叉熵損失作為第一損失；將所述概率矩陣中所有被掩蓋的分詞對應的交叉熵損失作為第二損失；基于所述第一損失和所述第二損失，按照迭代訓練的次數對所述第一神經網絡模型與第二神經網絡模型進行交互訓練，調整第一神經網絡模型的參數矩陣和第二神經網絡模型的參數矩陣，得到第一神經網絡模型的第一目標參數矩陣和第二神經網絡模型的第二目標參數矩陣。

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