Interview Assistant -- AI Powered Interview Preparation and Assessment Platform
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: In today’s highly competitive job market, effective interview preparation plays a pivotal role in achieving career success. However, conventional preparation methods often fail to provide personalization, real-time feedback, and comprehensive performance assessment. To address these challenges, this research presents the AI-Driven Interview Assistant — an intelligent, adaptive, and comprehensive AI-powered interview preparation and assessment platform. The proposed system leverages Natural Language Processing (NLP), speech analysis, and computer vision to simulate realistic interview environments while delivering actionable feedback and personalized improvement recommendations. The platform employs Large Language Models (LLMs) such as OpenAI’s GPT and Google’s Gemini for intelligent question generation and response evaluation. Real-time speech-to-text conversion using Google Speech-to-Text API or Whisper AI enables seamless voice interaction, while sentiment analysis with Hugging Face transformers evaluates emotional tone, confidence, and engagement. The core evaluation engine analyzes responses based on content relevance, communication clarity, technical accuracy, and behavioral competence. Optional computer vision modules assess facial expressions and body language for holistic performance insights. From a technical standpoint, the system is built with a React.js frontend and Node.js/Express backend, ensuring a smooth, interactive user experience. WebRTC integration enables live audio-video interview simulations, while MongoDB or PostgreSQL store detailed performance analytics for adaptive learning. The platform also integrates with job portals and company databases to deliver role-specific and industry-oriented interview preparation. Keywords – Artificial Intelligence (AI), Interview Preparation, Natural Language Processing (NLP), Large Language Models (LLMs), Speech Recognition, Whisper AI, Sentiment Analysis, Hugging Face Transformers, Computer Vision, Adaptive Learning, Real-time Feedback, Emotion Detection, React.js, Node.js, WebRTC, MongoDB, PostgreSQL, Interview Simulation, Candidate Assessment, Skill Enhancement
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,021 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».