本發(fā)明涉及測(cè)評(píng)技術(shù)領(lǐng)域，更具體地，涉及一種人格職業(yè)類(lèi)型測(cè)試方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

當(dāng)求職者面臨擇業(yè)的關(guān)鍵時(shí)期，或者面臨兩個(gè)以上職業(yè)/單位/職位/崗位選擇時(shí)，大多數(shù)人其實(shí)是對(duì)自己適合什么樣的工作、自己的性格能在什么工作過(guò)程中得到愉悅的體驗(yàn)把握不清楚。

因此，很多專家都是采取一定的測(cè)評(píng)方法對(duì)求職者的性格進(jìn)行測(cè)試，但目前主要是通過(guò)人工一對(duì)一的檢測(cè)，通過(guò)專家對(duì)求職者的性格進(jìn)行主觀的評(píng)價(jià)。

通過(guò)專家對(duì)求職者的性格進(jìn)行評(píng)判的方法，其存在主觀性、隨意性以及局限性等不足，做出的評(píng)判是否正確也難以把握，另外由專業(yè)人士一對(duì)一進(jìn)行檢測(cè)，其存在成本高、效率低等問(wèn)題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明提供一種克服上述問(wèn)題或者至少部分地解決上述問(wèn)題的人格職業(yè)類(lèi)型測(cè)試方法及系統(tǒng)。

根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)方面，提供了一種人格職業(yè)類(lèi)型測(cè)試方法，包括：

s1，獲取用戶選擇的答題類(lèi)型，所述答題類(lèi)型包括多種；

s2，從數(shù)據(jù)庫(kù)的題庫(kù)中找到與所述答題類(lèi)型匹配的多個(gè)題目，以供用戶進(jìn)行作答；

s3，通過(guò)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)獲取用戶對(duì)每一個(gè)題目作答的答案，并根據(jù)答案進(jìn)行計(jì)分；

s4，根據(jù)每一個(gè)題目的計(jì)分，得到用戶對(duì)所有類(lèi)型題目做答后的總得分，并根據(jù)總得分匹配到對(duì)應(yīng)的人格職業(yè)類(lèi)別。

本發(fā)明的有益效果為：結(jié)合用戶的自身情況，為用戶提供相應(yīng)類(lèi)型的題目進(jìn)行作答，在用戶答題過(guò)程中，采用語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)來(lái)獲取用戶對(duì)每一道題目的作答答案，進(jìn)而根據(jù)作答答案得出用戶答題的分?jǐn)?shù)，根據(jù)分?jǐn)?shù)匹配出用戶對(duì)應(yīng)的人格類(lèi)型，使得用戶可參考評(píng)分和人格職業(yè)類(lèi)型更加清楚認(rèn)知到自身人格類(lèi)型，便于合理選擇自己的職業(yè)。

在上述技術(shù)方案的基礎(chǔ)上，本發(fā)明還可以作如下改進(jìn)。

進(jìn)一步的，所述步驟s1具體包括：

為每一種答題類(lèi)型設(shè)置對(duì)應(yīng)的滑動(dòng)方向；

檢測(cè)用戶的滑動(dòng)方向，并根據(jù)所述滑動(dòng)方向，得到對(duì)應(yīng)的答題類(lèi)型。

進(jìn)一步的，所述步驟s3具體包括：

s31，采集用戶對(duì)每一個(gè)題目作答時(shí)的音頻信息；

s32，將用戶的音頻信息與多個(gè)標(biāo)準(zhǔn)音頻信息進(jìn)行相似度計(jì)算，其中，所述標(biāo)準(zhǔn)音頻信息與每一個(gè)題目的答案相對(duì)應(yīng)；

s33，將與用戶的音頻信息的相似度最高的標(biāo)準(zhǔn)音頻信息對(duì)應(yīng)的題目答案作為用戶的答案。

進(jìn)一步的，所述步驟s32之前還包括：

采用維納濾波法對(duì)采集的用戶的音頻信息進(jìn)行濾波處理。

進(jìn)一步的，所述步驟s32具體包括：

對(duì)濾波處理后的音頻信息進(jìn)行分段，形成多段子音頻信息；

將每一段標(biāo)準(zhǔn)音頻信息進(jìn)行分段，形成多個(gè)小段的標(biāo)準(zhǔn)音頻信息；

計(jì)算每一段子音頻信息與對(duì)應(yīng)的每一小段的標(biāo)準(zhǔn)音頻信息之間的相似度，將將所有的相似度相加，得到用戶的音頻信息與每一段標(biāo)準(zhǔn)音頻信息之間的相似度。

進(jìn)一步的，所述步驟s32還包括：

將每一段子音頻信息輸入hmm聲學(xué)模型中，輸出多組特征向量，其中，一段子音頻信息對(duì)應(yīng)一組特征向量；以及，

將每一小段標(biāo)準(zhǔn)音頻信息輸入hmm聲學(xué)模型中，輸出多組特征向量。

進(jìn)一步的，所述計(jì)算每一段子音頻信息與對(duì)應(yīng)的每一小段的標(biāo)準(zhǔn)音頻信息之間的相似度具體包括：

將每一段子音頻信息對(duì)應(yīng)的特征向量與每一段標(biāo)準(zhǔn)音頻信息的每一小段標(biāo)準(zhǔn)音頻信息對(duì)應(yīng)的特征向量進(jìn)行相似度計(jì)算。

根據(jù)本發(fā)明的另一個(gè)方面，還提供了一種人格職業(yè)類(lèi)型測(cè)試系統(tǒng)，包括：

第一獲取模塊，用于獲取用戶選擇的答題類(lèi)型，所述答題類(lèi)型包括多種；

第一匹配模塊，用于從數(shù)據(jù)庫(kù)的題庫(kù)中找到與所述答題類(lèi)型匹配的多個(gè)題目，以供用戶進(jìn)行作答；

第二獲取模塊，用于通過(guò)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)獲取用戶對(duì)每一個(gè)題目作答的答案，并根據(jù)答案進(jìn)行計(jì)分；

第二匹配模塊，用于根據(jù)每一個(gè)題目的計(jì)分，得到用戶對(duì)所有類(lèi)型題目做答后的總得分，并根據(jù)總得分匹配到對(duì)應(yīng)的人格職業(yè)類(lèi)別。

進(jìn)一步的，所述第一獲取模塊包括：

設(shè)置單元，用于為每一種答題類(lèi)型設(shè)置對(duì)應(yīng)的滑動(dòng)方向；

檢測(cè)單元，用于檢測(cè)用戶的滑動(dòng)方向，并根據(jù)所述滑動(dòng)方向，得到對(duì)應(yīng)的答題類(lèi)型。

進(jìn)一步的，所述第二獲取模塊包括：

采集單元，用于采集用戶對(duì)每一個(gè)題目作答時(shí)的音頻信息；

計(jì)算單元，用于將用戶的音頻信息與多個(gè)標(biāo)準(zhǔn)音頻信息進(jìn)行相似度計(jì)算，將與用戶的音頻信息的相似度最高的標(biāo)準(zhǔn)音頻信息對(duì)應(yīng)的題目答案作為用戶的答案，其中，所述標(biāo)準(zhǔn)音頻信息與每一個(gè)題目的答案相對(duì)應(yīng)。

附圖說(shuō)明

圖1為本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的人格職業(yè)類(lèi)型測(cè)試方法流程圖；

圖2為本發(fā)明另一個(gè)實(shí)施例的人格職業(yè)類(lèi)型測(cè)試系統(tǒng)連接框圖；

圖3為本發(fā)明另一個(gè)實(shí)施例的人格職業(yè)類(lèi)型測(cè)試系統(tǒng)中第一獲取模塊的內(nèi)部連接框圖；

圖4為本發(fā)明另一個(gè)實(shí)施例的人格職業(yè)類(lèi)型測(cè)試系統(tǒng)中第二獲取模塊的內(nèi)部連接框圖。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖和實(shí)施例，對(duì)本發(fā)明的具體實(shí)施方式作進(jìn)一步詳細(xì)描述。以下實(shí)施例用于說(shuō)明本發(fā)明，但不用來(lái)限制本發(fā)明的范圍。

參見(jiàn)圖1，圖1提供了本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的人格職業(yè)類(lèi)型測(cè)試方法，包括：s1，獲取用戶選擇的答題類(lèi)型，所述答題類(lèi)型包括多種；s2，從數(shù)據(jù)庫(kù)的題庫(kù)中找到與所述答題類(lèi)型匹配的多個(gè)題目，以供用戶進(jìn)行作答；s3，通過(guò)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)獲取用戶對(duì)每一個(gè)題目作答的答案，并根據(jù)答案進(jìn)行計(jì)分；s4，根據(jù)每一個(gè)題目的計(jì)分，得到用戶對(duì)所有類(lèi)型題目做答后的總得分，并根據(jù)總得分匹配到對(duì)應(yīng)的人格職業(yè)類(lèi)別。

當(dāng)用戶成功登錄測(cè)試平臺(tái)后，用戶可以在測(cè)試平臺(tái)的首頁(yè)選擇答題類(lèi)型，其中，答題類(lèi)型有多種。在本實(shí)施例中，答題類(lèi)型主要分為六種，分別為實(shí)際型、探究型、藝術(shù)型、社會(huì)型、企業(yè)型和事務(wù)型，不同類(lèi)型的題目能夠反映不同的人格職業(yè)類(lèi)型。本實(shí)施例中的測(cè)試平臺(tái)可以為觸摸型手機(jī)或平板電腦等移動(dòng)終端，也可以為出模型的終端設(shè)備上，并不做具體的限制。

測(cè)試平臺(tái)根據(jù)用戶選擇的答題類(lèi)型，從數(shù)據(jù)庫(kù)的題庫(kù)中找到與答題類(lèi)型匹配的多個(gè)題目。其中，數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)有多種類(lèi)型對(duì)應(yīng)的一套題目，每一種類(lèi)型的題目均有很多個(gè)。根據(jù)用戶選擇的題目類(lèi)型，從數(shù)據(jù)庫(kù)中找到了對(duì)應(yīng)的一套題目后，按照一定的順序?qū)⑦@些題目顯示在答題界面上，以供用戶進(jìn)行作答。比如，在答題界面顯示第一個(gè)題目，等到用戶作答完第一個(gè)題目后，再顯示第二個(gè)題目，供用戶作答，以此類(lèi)推，直到該種類(lèi)型的所有題目作答完畢。

在用戶進(jìn)行答題的過(guò)程中，采用語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)得到用戶對(duì)每一道題目的作答答案，并按照作答答案進(jìn)行計(jì)分。當(dāng)用戶對(duì)其中一種類(lèi)型的所有題目作答完畢后，測(cè)試平臺(tái)會(huì)返回首頁(yè)，用戶再次選擇答題類(lèi)型，重復(fù)上述的過(guò)程，直到用戶決定停止答題或者預(yù)先設(shè)置的6種類(lèi)型的題目全部回答完。當(dāng)用戶將所有類(lèi)型的所有的題目作答完成后，會(huì)統(tǒng)計(jì)總得分，然后根據(jù)總得分匹配到用戶的人格職業(yè)類(lèi)型以及與該種人格職業(yè)類(lèi)型相應(yīng)的指導(dǎo)性建議，為后續(xù)用戶的職業(yè)選擇提供支持。

本實(shí)施例結(jié)合用戶的自身情況，為用戶提供相應(yīng)類(lèi)型的題目進(jìn)行作答，在用戶答題過(guò)程中，采用語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)來(lái)獲取用戶對(duì)每一道題目的作答答案，進(jìn)而根據(jù)作答答案得出用戶答題的分?jǐn)?shù)，根據(jù)分?jǐn)?shù)匹配出用戶對(duì)應(yīng)的人格類(lèi)型，使得用戶可參考評(píng)分和人格職業(yè)類(lèi)型更加清楚認(rèn)知到自身人格類(lèi)型，便于合理選擇自己的職業(yè)。

在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，所述步驟s1具體包括：為每一種答題類(lèi)型設(shè)置對(duì)應(yīng)的滑動(dòng)方向；檢測(cè)用戶的滑動(dòng)方向，并根據(jù)所述滑動(dòng)方向，得到對(duì)應(yīng)的答題類(lèi)型。

在應(yīng)用開(kāi)發(fā)的過(guò)程中，開(kāi)發(fā)人員會(huì)在測(cè)試平臺(tái)的首頁(yè)上設(shè)置一個(gè)標(biāo)識(shí)圖像，并為標(biāo)識(shí)圖像設(shè)置不同的滑動(dòng)方向。比如，如上，本實(shí)施例中設(shè)有6種不同的答題類(lèi)型，因此，在開(kāi)發(fā)的過(guò)程中，為標(biāo)識(shí)圖像設(shè)置6種不同的滑動(dòng)方向。在設(shè)置的過(guò)程中，可以設(shè)置滑動(dòng)的不同角度來(lái)實(shí)現(xiàn)滑動(dòng)的不同方向，比如，滑動(dòng)的方向可以分為左右上下、左上、右上方向等。采用滑動(dòng)方向來(lái)進(jìn)行答題類(lèi)型的選擇，增加了整個(gè)答題過(guò)程中的趣味性。

在本發(fā)明的另一個(gè)實(shí)施例中，所述步驟s3具體包括：s31，采集用戶對(duì)每一個(gè)題目作答時(shí)的音頻信息；s32，將用戶的音頻信息與多個(gè)標(biāo)準(zhǔn)音頻信息進(jìn)行相似度計(jì)算，其中，所述標(biāo)準(zhǔn)音頻信息與每一個(gè)題目的答案相對(duì)應(yīng)；s33，將與用戶的音頻信息的相似度最高的標(biāo)準(zhǔn)音頻信息對(duì)應(yīng)的題目答案作為用戶的答案。

在用戶對(duì)每一道題目的作答過(guò)程中，本實(shí)施例是采用語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)來(lái)獲取用戶對(duì)每一道題目的答題答案。具體的過(guò)程為:首先采集用戶對(duì)每一個(gè)題目作答時(shí)的音頻信息，比如，可以通過(guò)麥克風(fēng)協(xié)助采集。然后將用戶的音頻信息與多個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的音頻信息進(jìn)行相似度計(jì)算。其中，每一段標(biāo)準(zhǔn)音頻信息與每一到題目的答案相對(duì)應(yīng)。比如，標(biāo)準(zhǔn)音頻信息可以為滿意或不滿意的音頻信息。將采集的用戶的音頻信息與不同答案對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)音頻信息的相似度均計(jì)算之后，將與用戶的音頻信息的相似度最高的標(biāo)準(zhǔn)音頻信息對(duì)應(yīng)的題目答案作為用戶的答案。

在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，所述步驟s32之前還包括：采用維納濾波法對(duì)采集的用戶的音頻信息進(jìn)行濾波處理。

在計(jì)算用戶的音頻信息與標(biāo)準(zhǔn)音頻信息之間的相似度之前，向?qū)Σ杉挠脩舻囊纛l信息進(jìn)行濾波處理，消除部分噪音和不同說(shuō)話人帶來(lái)的影響，使濾波處理后的音頻信息更能反映語(yǔ)音的本質(zhì)特征，本實(shí)施例采用維納濾波法對(duì)采集的用戶的音頻信息進(jìn)行濾波處理。

在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，所述步驟s32具體包括：對(duì)濾波處理后的音頻信息進(jìn)行分段，形成多段子音頻信息；將每一段標(biāo)準(zhǔn)音頻信息進(jìn)行分段，形成多個(gè)小段的標(biāo)準(zhǔn)音頻信息；計(jì)算每一段子音頻信息與對(duì)應(yīng)的每一小段的標(biāo)準(zhǔn)音頻信息之間的相似度，將將所有的相似度相加，得到用戶的音頻信息與每一段標(biāo)準(zhǔn)音頻信息之間的相似度。

在具體計(jì)算用戶的音頻信息和每一段標(biāo)準(zhǔn)音頻信息之間的相似度的過(guò)程中，將對(duì)濾波處理后的用戶音頻信息進(jìn)行分段，形成多段子音頻信息；以及將每一段標(biāo)準(zhǔn)音頻信息進(jìn)行分段，形成多個(gè)小段的標(biāo)準(zhǔn)音頻信息，其中，劃分后的標(biāo)準(zhǔn)音頻信息的段數(shù)與用戶音頻信息的子段數(shù)相等。

分別對(duì)用戶的音頻信息和每一段標(biāo)準(zhǔn)音頻信息進(jìn)行了分段后，計(jì)算每一段子音頻信息與對(duì)應(yīng)的每一小段的標(biāo)準(zhǔn)音頻信息之間的相似度，將所有段數(shù)的子音頻信息和所有小段的標(biāo)準(zhǔn)音頻信息之間的相似度相加，得到用戶的音頻信息與每一段標(biāo)準(zhǔn)音頻信息之間的相似度。

在本發(fā)明的另一個(gè)實(shí)施例中，所述步驟s32還包括：將每一段子音頻信息輸入hmm聲學(xué)模型中，輸出多組特征向量，其中，一段子音頻信息對(duì)應(yīng)一組特征向量；以及，將每一小段標(biāo)準(zhǔn)音頻信息輸入hmm聲學(xué)模型中，輸出多組特征向量。

在計(jì)算相似度的過(guò)程中，將每一段子音頻信息輸入hmm聲學(xué)模型中，并利用梅爾倒譜系數(shù)，其中，hmm聲學(xué)模型為隱馬爾科夫聲學(xué)模型，分析每一段子音頻信息，得到與每一段子音頻信息對(duì)應(yīng)的一組特征向量，針對(duì)多段子音頻信息，通過(guò)輸入hmm聲學(xué)模型，得到多組特征向量。同樣的，將每一小段標(biāo)準(zhǔn)音頻信息輸入hmm聲學(xué)模型中，輸出多組特征向量。

在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，所述計(jì)算每一段子音頻信息與對(duì)應(yīng)的每一小段的標(biāo)準(zhǔn)音頻信息之間的相似度具體包括：將每一段子音頻信息對(duì)應(yīng)的特征向量與每一段標(biāo)準(zhǔn)音頻信息的每一小段標(biāo)準(zhǔn)音頻信息對(duì)應(yīng)的特征向量進(jìn)行相似度計(jì)算。

上述實(shí)施例得到了用戶音頻信息的每一段子音頻信息的多組特征向量以及每一段標(biāo)準(zhǔn)音頻信息的多組特征向量后，將每一段子音頻信息對(duì)應(yīng)的特征向量與每一段標(biāo)準(zhǔn)音頻信息的每一小段標(biāo)準(zhǔn)音頻信息對(duì)應(yīng)的特征向量進(jìn)行相似度計(jì)算。然后將所有對(duì)應(yīng)組的特征向量的相似度相加，得到用戶的音頻信息和每一段標(biāo)準(zhǔn)音頻信息之間相似度。最后將與用戶音頻信息相似度最高的標(biāo)準(zhǔn)音頻信息對(duì)應(yīng)的題目的答案作為用戶對(duì)這一個(gè)題目的答案，并得到該答案對(duì)應(yīng)的得分。

當(dāng)獲得用戶作答每一個(gè)題目的得分，對(duì)于每一種類(lèi)型，將用戶作答這種類(lèi)型中的每一個(gè)題目的得分相加得到用戶對(duì)這種類(lèi)型的所有題目作答后的總得分，然后將用戶對(duì)每一種類(lèi)型題目作答后的總得分相加，得到用戶對(duì)所有類(lèi)型的所有題目作答后的總得分。然后計(jì)算用戶對(duì)每一種類(lèi)型的題目作答后的中得分占用戶對(duì)所有類(lèi)型的題目作答后的總得分的權(quán)重值＝用戶對(duì)每一種類(lèi)型的題目作答后的總得分/用戶對(duì)所有類(lèi)型的題目作答后的總得分。最后根據(jù)用戶對(duì)每一種類(lèi)型題目作答后的總得分以及相應(yīng)的權(quán)重值，得到對(duì)應(yīng)的人格職業(yè)類(lèi)型，并獲取到與該人格職業(yè)類(lèi)型相應(yīng)的指導(dǎo)性建議，以供用戶參考。

下面以a、b、c、d、e和f六種答題類(lèi)型為例，用戶對(duì)a種類(lèi)型的題目作答后的總得分為a為每一道題目的得分的相加，b、c、d、e和f種類(lèi)型的總得分按照同樣的算法得到。用戶對(duì)所有類(lèi)型的所有題目作答完的總得分為：g＝a+b+c+d+e+f。

得到了用戶對(duì)每一種類(lèi)型的題目作答后的總得分和用戶對(duì)所有類(lèi)型的所有題目作答完后的總得分之后，計(jì)算用戶對(duì)每個(gè)類(lèi)型的題目作答后的總得分在用戶對(duì)所有類(lèi)型的題目作答后的總得分中所占權(quán)重值，分別為a％＝a/g，b％＝b/g，c％＝c/g，d％＝d/g，e％＝e/g和f％＝f/g。最后根據(jù)用戶對(duì)每一種類(lèi)型的題目作答后的總得分以及權(quán)重值，從數(shù)據(jù)庫(kù)中找到對(duì)應(yīng)的人格職業(yè)類(lèi)型，以及獲得該種人格職業(yè)類(lèi)型相應(yīng)的指導(dǎo)性建議，供用戶參考，能夠更合理地選擇自己的職業(yè)。

上述的整個(gè)人格職業(yè)類(lèi)型測(cè)試方法屬于線下測(cè)試，免除了沒(méi)有網(wǎng)絡(luò)條件或者網(wǎng)絡(luò)條件較差時(shí)不能測(cè)試的弊端，極大地提高了測(cè)試的便攜性和實(shí)時(shí)性。

參見(jiàn)圖2，圖2提供了本發(fā)明另一個(gè)實(shí)施例的人格職業(yè)類(lèi)型測(cè)試系統(tǒng)，包括第一獲取模塊21、第一匹配模塊22、第二獲取模塊23和第二匹配模塊24。

第一獲取模塊21，用于獲取用戶選擇的答題類(lèi)型，所述答題類(lèi)型包括多種；

第一匹配模塊22，用于從數(shù)據(jù)庫(kù)的題庫(kù)中找到與所述答題類(lèi)型匹配的多個(gè)題目，以供用戶進(jìn)行作答；

第二獲取模塊23，用于通過(guò)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)獲取用戶對(duì)每一個(gè)題目作答的答案，并根據(jù)答案進(jìn)行計(jì)分；

第二匹配模塊24，用于根據(jù)每一個(gè)題目的計(jì)分，得到用戶對(duì)所有類(lèi)型題目做答后的總得分，并根據(jù)總得分匹配到對(duì)應(yīng)的人格職業(yè)類(lèi)別。

參見(jiàn)圖3，其中第一獲取模塊21包括設(shè)置單元211和檢測(cè)單元212。

設(shè)置單元211，用于為每一種答題類(lèi)型設(shè)置對(duì)應(yīng)的滑動(dòng)方向；

檢測(cè)單元212，用于檢測(cè)用戶的滑動(dòng)方向，并根據(jù)所述滑動(dòng)方向，得到對(duì)應(yīng)的答題類(lèi)型。

參見(jiàn)圖4，其中，第二獲取模塊23包括采集單元231、濾波單元232和計(jì)算單元233。

采集單元231，用于采集用戶對(duì)每一個(gè)題目作答時(shí)的音頻信息；濾波單元232，用于采用維納濾波法對(duì)采集的用戶的音頻信息進(jìn)行濾波處理。

計(jì)算單元232，用于將用戶的音頻信息與多個(gè)標(biāo)準(zhǔn)音頻信息進(jìn)行相似度計(jì)算，將與用戶的音頻信息的相似度最高的標(biāo)準(zhǔn)音頻信息對(duì)應(yīng)的題目答案作為用戶的答案，其中，所述標(biāo)準(zhǔn)音頻信息與每一個(gè)題目的答案相對(duì)應(yīng)。

本發(fā)明提供的一種人格職業(yè)類(lèi)型測(cè)試方法及系統(tǒng)，在答題類(lèi)型的選擇過(guò)程中，采用滑動(dòng)方向選擇的方式，增加了整個(gè)答題過(guò)程的趣味性；另外，結(jié)合用戶的自身情況，為用戶提供相應(yīng)類(lèi)型的題目進(jìn)行作答，在用戶答題過(guò)程中，采用語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)來(lái)獲取用戶對(duì)每一道題目的作答答案，進(jìn)而根據(jù)作答答案得出用戶答題的分?jǐn)?shù)，根據(jù)分?jǐn)?shù)匹配出用戶對(duì)應(yīng)的人格類(lèi)型，使得用戶可參考評(píng)分和人格職業(yè)類(lèi)型更加清楚認(rèn)知到自身人格類(lèi)型，便于合理選擇自己的職業(yè)。

最后，本申請(qǐng)的方法僅為較佳的實(shí)施方案，并非用于限定本發(fā)明的保護(hù)范圍。凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。