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龙图腾网获悉长三角信息智能创新研究院申请的专利一种基于对称对比学习的人岗匹配方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115510218B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211180189.8，技术领域涉及：G06F16/335；该发明授权一种基于对称对比学习的人岗匹配方法是由张信明;杨启冲;李志炜设计研发完成，并于2022-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于对称对比学习的人岗匹配方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于对称对比学习的人岗匹配方法，属于计算机数据处理领域。本发明对简历文本分成规则型文本和无规则型文本，针对规则型文本采取策略决定剩余简历，针对无规则文本，按照工作经历、项目经历、岗位需求、任职要求进行分类，对任一部分进行无监督文本语义表示，关键损失计算策略采用对称对比学习函数，解决传统损失函数不能完全满足对比学习思想的缺陷，可以从整体计算真实样本和增强样本之间的距离。最后，将计算得到的文本语义表示通过注意力机制计算工作经历等简历信息和招聘信息之间的无规则文本之间的语义匹配程度，结合规则型文本的计算得分给出整个简历和招聘信息之间的评分结果。

本发明授权一种基于对称对比学习的人岗匹配方法在权利要求书中公布了：1.一种基于对称对比学习的人岗匹配方法，其特征在于：包括以下步骤： S100、将简历和招聘信息按规则型文本和无规则文本进行分类； S200、使用选出的无规则文本，训练无规则文本语义表征模型； S300、根据无规则文本语义表征模型计算出简历和招聘信息中无规则文本的语义表达向量； S400、结合规则型文本和无规则文本的语义表达向量，通过label数据训练一个两层的神经网络模型即可得到一个人岗匹配预测模型； S200中所述的无规则文本语义表征模型的计算包括以下步骤： S210、将简历和招聘信息中的无规则文本按句子划成训练数据集和验证数据集； S220、使用预训练模型作为编码器，每一次输入为训练数据集中的N个不同的句子；选择预训练模型的CLS的位置编码作为编码层的输出，紧接着会进入到一个全连接层FCN，经过激活函数tanhx后得到的向量即为整个批次的句子在文本语义空间的表示向量；同理，针对真实样本的增强样本，进行同样操作，得到增强样本文本语义空间的表示向量矩阵； S230、使用损失计算函数模型计算无规则文本语义表征模型的损失值，并反向传播； S240、重复步骤S220至步骤S230，直到在验证数据集上的均匀性指标能达到阈值； 所使用的对称对比学习损失计算函数为： 其中表示N个真实样本构成的样本，表示根据增强后的样本，N是单次参与语义模型构建的句子个数，是平衡超参数，用于调节真实场景下的样本随机性问题，是温度超参数。

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