EZInterviewer：以模拟面试生成器提升求职面试表现

面试被视为招聘中最关键的环节之一。为充分准备与招聘方的面试，求职者通常互相进行模拟面试练习。然而，这种同伴间的模拟面试通常远不及真实面试体验：模拟面试官未必专业，也不太可能表现得像真实面试官。由于近年来在线招聘快速增长，招聘方倾向于进行在线面试，这使得从真实面试官处收集真实面试数据成为可能。本文提出一种名为EZInterviewer的新应用，旨在从在线面试数据中学习并为求职者提供模拟面试服务。该任务在两方面具挑战性：（1）面试数据现已可得但仍属低资源；（2）生成有意义且相关的面试对话需要对简历和职位描述有透彻理解。为应对低资源挑战，EZInterviewer在极少量面试对话集上训练。其核心思想是通过解耦知识选择器与对话生成器，减少对面试对话依赖的参数数量，从而使大部分参数可利用非 grounded 对话以及非低资源的简历数据进行训练。在真实求职面试对话数据集上的评估结果表明，我们生成模拟面试取得了可喜结果。借助EZInterviewer，我们希望使求职者更易进行模拟面试练习。