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龙图腾网获悉英仕互联(北京)信息技术有限公司;同道精英(天津)信息技术有限公司申请的专利人岗匹配模型的监督微调训练数据的选择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：CN121329362B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202511874269.7，技术领域涉及：G06Q10/1053；该发明授权人岗匹配模型的监督微调训练数据的选择方法及装置是由庞伟;王涵;王彰广;莫瑜;戴科彬;宋月婷;陈兴茂设计研发完成，并于2025-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本人岗匹配模型的监督微调训练数据的选择方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种人岗匹配模型的监督微调训练数据的选择方法及装置，涉及基于人工智能的人力资源数据处理技术领域。方法包括：通过多维度难度评估获得岗位‑简历对的初始难度评分；基于招聘决策者真实行为生成匹配标签；通过比对模型初步判断与匹配标签的一致性校准得到综合难度评分；根据综合难度评分选择适配难度等级的数据构建特定推理风格的训练集。本发明实现了训练数据的精准筛选与优化配置，有效提升了人岗匹配模型的准确性、泛化能力和训练效率。

本发明授权人岗匹配模型的监督微调训练数据的选择方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种人岗匹配模型的监督微调训练数据的选择方法，其特征在于，包括以下步骤： 通过人工智能模型对职位描述-候选简历对的匹配判断难度进行多维度的评估，得到每个维度下的难度评分，对每个维度下的难度评分进行加权求和，得到该职位描述-候选简历对的初始难度评分； 获取基于招聘决策者的真实行为生成的匹配标签，所述招聘决策者的真实行为包括对候选简历的正面反馈操作和负面反馈操作；通过人工智能模型对所述职位描述-候选简历对进行初步匹配判断，得到初步匹配结果，若所述初步匹配结果与所述匹配标签一致，则对初始难度评分进行降权处理，若所述初步匹配结果与所述匹配标签不一致，则对初始难度评分进行升权处理，得到该职位描述-候选简历对的综合难度评分； 保持预训练模型、模型超参数及测试集不变，针对同一种推理风格，分别使用不同难度等级的职位描述-候选简历对构建多个训练集，并对模型进行监督微调，评估各监督微调后的模型在统一测试集上的性能指标，将性能指标最优的模型所对应的训练集的难度等级，确定为与所述推理风格相适配的难度等级；根据当前训练任务所采用的特定推理风格，选择其综合难度评分落入对应难度等级区间的职位描述-候选简历对用于构建所述特定推理风格的监督微调训练集；其中，所述推理风格是推理过程的详细程度、逻辑结构或语言风格上具有差异化的监督微调训练数据。

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