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龙图腾网获悉贵州优特云科技有限公司申请的专利一种基于人工智能的标注任务指派方法及装置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：CN120562835B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202511062297.9，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于人工智能的标注任务指派方法及装置是由罗海清设计研发完成，并于2025-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的标注任务指派方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的标注任务指派方法及装置，包括：获取历史行为数据，构建多维用户画像；接收任务描述文档、数据样本及质量要求文档，得到多维任务特征向量；基于多维用户画像和多维任务特征向量，通过多目标优化算法计算匹配度得分，生成最优任务分配方案；通过基于学生t分布的烟花算法对任务结构进行优化，生成优化后的任务单元结构；通过异常检测模型和质量预测模型进行实时监控，触发质量控制措施；通过强化学习算法更新模型参数，生成个性化反馈和能力提升策略。本发明实现标注员与任务之间的精准匹配，提高复杂任务的处理效率，改善标注质量，增强平台的扩展性和响应速度，为大规模、高质量的数据标注提供了有效解决方案。

本发明授权一种基于人工智能的标注任务指派方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的标注任务指派方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取历史行为数据，对所述历史行为数据进行特征提取和深度学习处理，构建包含专业技能、擅长领域、标注质量、效率表现的多维用户画像； 接收任务描述文档、数据样本及质量要求文档，通过自然语言处理解析所述任务描述文档，用计算机视觉或自然语言处理分析所述数据样本，从所述质量要求文档提取指标，得到包含任务难度、领域属性、时间紧迫度、专业知识要求的多维任务特征向量； 基于所述多维用户画像和所述多维任务特征向量，通过多目标优化算法计算标注员与任务之间的匹配度得分，生成最优任务分配方案； 对所述最优任务分配方案中的复杂任务进行多模态特征识别和复杂度评估，通过基于学生t分布的烟花算法对任务结构进行优化，生成优化后的任务单元结构，具体包括： 对所述最优任务分配方案中的复杂任务进行建模处理，将每个复杂任务表示为包含内容复杂度、领域属性、预估完成时间、依赖关系的多维特征向量，将复杂任务的分解点和组合方案编码为待优化的解空间； 基于所述待优化的解空间，初始化基于学生t分布的烟花算法，将每个烟花设定为一个候选解，通过学生t分布生成火花代替传统的均匀分布，并设置初始自由度参数，生成初始候选解集合； 通过自由度自适应调整机制，在优化初期采用第一自由度值增强全局探索能力，随着迭代进行逐渐增加自由度值增强局部精细搜索能力，生成动态调整的搜索策略； 设计维度敏感的爆炸振幅控制策略，针对任务特征空间中不同维度的重要性和敏感度差异，为每个维度分配不同的爆炸振幅，生成维度加权的搜索空间； 构建基于历史经验的精英解记忆库，结合差分进化策略、所述动态调整的搜索策略及所述维度加权的搜索空间，对所述初始候选解集合进行迭代优化并指导新搜索方向，生成优化后的任务单元结构；其中，所述精英解记忆库存储历史上表现优异的任务分解组合方案； 对所述优化后的任务单元结构执行标注，得到标注结果及任务执行状态数据；通过预设的异常检测模型对所述标注结果进行实时异常检测，自动识别出异常样本，同时通过预设的质量预测模型对所述标注结果的标注质量进行预测，得到检测与预测结果并触发质量控制措施，输出质量控制结果； 基于所述质量控制结果和所述任务执行状态数据，通过强化学习算法更新所述多维用户画像和所述多维任务特征向量的模型参数，生成个性化反馈和能力提升策略。

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