(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111644033.6 (22)申请日 2021.12.2 9 (71)申请人 北京百度网讯科技有限公司 地址 100085 北京市海淀区上地十街10号 百度大厦2层 (72)发明人 苏昱涵　秦川　申大忠　赵洪科　 宋欣　祝恒书　 (74)专利代理 机构 北京英赛 嘉华知识产权代理 有限责任公司 1 1204 代理人 王达佐　马晓亚 (51)Int.Cl. G06F 40/284(2020.01) G06N 3/08(2006.01) G06Q 10/06(2012.01) (54)发明名称 用于处理技能信息的方法、 模 型训练方法及 装置 (57)摘要 本公开提供了用于处理技能信息的方法、 模 型训练方法及装置， 涉及人工智 能技术领域， 具 体为机器学习技术领域。 具体实现方案为： 获取 待考察信息； 基于待考察信息和预先训练完成的 技能词生成模型， 确定至少一个技能词； 输出至 少一个技能词。 本实现方式可以基于技能词进行 技能信息的考 察， 能够提高技能考 察精准度。 权利要求书3页 说明书10页 附图4页 CN 114330333 A 2022.04.12 CN 114330333 A 1.一种用于处 理技能信息的方法， 包括： 获取待考 察信息； 基于所述待考 察信息和预 先训练完成的技能词生成模型， 确定 至少一个技能词； 输出所述至少一个技能词。 2.根据权利要求1所述的方法， 其中， 所述待考察信 息包括待考察岗位信 息和待考察对 象信息。 3.根据权利要求1所述的方法， 其中， 所述输出 所述至少一个技能词， 包括： 基于所述至少一个技能词和 招聘对象信息， 确定目标招聘对象； 向所述目标招聘对象发送所述至少一个技 能词， 以使所述目标招聘对象基于所述至少 一个技能词对待考 察对象进行技能考 察。 4.一种模型训练方法， 包括： 获取样本待考 察信息和考 察结果标注数据； 基于预设的技能词图、 所述样本待考 察信息和待训练模型， 确定 至少一个样本技能词； 基于所述至少一个样本技能词和所述考察结果标注数据， 对所述待训练模型进行训 练， 得到训练完成的技能词生成模型。 5.根据权利要求 4所述的方法， 还 包括： 基于所述样本待考 察信息和所述 考察结果标注数据， 确定所述 技能词图。 6.根据权利要求5所述的方法， 其中， 所述基于所述样本待考察信息， 确定所述技能词 图， 包括： 从所述样本待考 察信息和所述 考察结果标注数据中， 确定各个候选技能词； 基于所述各个候选技能词、 所述样本待考察信息和所述考察结果标注数据， 确定所述 各个候选技能词之间的连接信息； 基于所述各个候选技能词和所述各个候选技能词之间的连接信息， 确定所述技能词 图。 7.根据权利要求6所述的方法， 其中， 所述基于所述各个候选技能词、 所述样本待考察 信息和所述 考察结果标注数据， 确定所述各个候选技能词之间的连接信息， 包括： 基于所述样本待考 察信息和所述 考察结果标注数据， 确定 至少一组样本数据元组； 对于每组样本数据元组， 确定该样本数据元组中的候选技能词之间的连接信息； 基于各组样本数据元组中候选技能词之间的连接信 息， 确定所述各个候选技 能词之间 的连接信息 。 8.根据权利要求4所述的方法， 其中， 所述样本待考察信 息包括待考察岗位样本信 息和 待考察对象样本信息 。 9.根据权利要求4所述的方法， 其中， 所述基于预设的技能词图、 所述样本待考察信息 和待训练模型， 确定 至少一个样本技能词， 包括： 将所述预设的技能词图和所述样本待考 察信息输入所述待训练模型； 基于所述预设的技能词图， 确定标签表征信息； 基于所述预设的技能词图和所述样本待考 察信息， 确定主题 表征信息； 基于所述标签表征信息和所述主题 表征信息， 确定所述至少一个样本技能词。 10.一种用于处 理技能信息的装置， 包括：权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114330333 A 2信息获取 单元， 被配置成获取待考 察信息； 技能词确定单元， 被配置成基于所述待考察信息和预先训练完成的技能词生成模型， 确定至少一个技能词； 技能词输出 单元， 被配置成输出 所述至少一个技能词。 11.根据权利要求10所述的装置， 其中， 所述待考察信 息包括待考察岗位信 息和待考察 对象信息 。 12.根据权利要求10所述的装置， 其中， 所述 技能词输出 单元进一步被配置成： 基于所述至少一个技能词和 招聘对象信息， 确定目标招聘对象； 向所述目标招聘对象发送所述至少一个技 能词， 以使所述目标招聘对象基于所述至少 一个技能词对待考 察对象进行技能考 察。 13.一种模型训练装置， 包括： 样本获取 单元， 被配置成获取样本待考 察信息和考 察结果标注数据； 样本技能词确定单元， 被配置成基于预设的技能词图、 所述样本待考察信息和待训练 模型， 确定 至少一个样本技能词； 模型训练单元， 被配置成基于所述至少一个样本技能词和所述考察结果标注数据， 对 所述待训练模型进行训练， 得到训练完成的技能词生成模型。 14.根据权利要求13所述的装置， 还 包括： 技能词图确定单元， 被配置成基于所述样本待考察信息和所述考察结果标注数据， 确 定所述技能词图。 15.根据权利要求14所述的装置， 其中， 所述 技能词图确定单 元进一步被配置成： 从所述样本待考 察信息和所述 考察结果标注数据中， 确定各个候选技能词； 基于所述各个候选技能词、 所述样本待考察信息和所述考察结果标注数据， 确定所述 各个候选技能词之间的连接信息； 基于所述各个候选技能词和所述各个候选技能词之间的连接信息， 确定所述技能词 图。 16.根据权利要求15所述的装置， 其中， 所述 技能词图确定单 元进一步被配置成： 基于所述样本待考 察信息和所述 考察结果标注数据， 确定 至少一组样本数据元组； 对于每组样本数据元组， 确定该样本数据元组中的候选技能词之间的连接信息； 基于各组样本数据元组中候选技能词之间的连接信 息， 确定所述各个候选技 能词之间 的连接信息 。 17.根据权利要求13所述的装置， 其中， 所述样本待考察信 息包括待考察岗位样本信 息 和待考察对象样本信息 。 18.根据权利要求13所述的装置， 其中， 所述样本技能词确定单 元进一步被配置成： 将所述预设的技能词图和所述样本待考 察信息输入所述待训练模型； 基于所述预设的技能词图， 确定标签表征信息； 基于所述预设的技能词图和所述样本待考 察信息， 确定主题 表征信息； 基于所述标签表征信息和所述主题 表征信息， 确定所述至少一个样本技能词。 19.一种电子设备， 包括： 至少一个处 理器； 以及权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114330333 A 3