人材業界では，求人票や履歴書といった様々なテキストデータが存在し，その分類や予測が行われている．しかし，人材業界のテキストには専門用語などの固有の表現があるため，単純なテキスト分類モデルでは適切な分類が難しい．本研究では，求人票の職種と業種のマルチラベル分類タスクに取り組む．まず，人材業界固有の表現に対応するために，求人票データを用いてドメイン特化BERTモデルを訓練する．次に，無関係なテキストの影響を低減するために，文単位に分割した求人票のテキストと各カテゴリの埋め込みをBERTモデルを用いて生成し，各カテゴリとの最大類似度ベクトルに基づいてマルチラベル分類を行う．求人票データセットを用いた評価を行い，提案手法は比較手法よりも優れた結果を出し，分布シフトの状況下でも有効に働くことを確認した．

人材の採用や管理を行う人材業界では，求人票や履歴書といった様々なデータが存在する．これらは主にテキストやカテゴリを持つ半構造化データとして表現され，システムで管理されている．例えば，求人票はポジション名や仕事内容といったテキストフィールドと，職種や業種といったカテゴリフィールドからなる．仕事内容を単一のカテゴリで表現することは難しいため，職種や業種はしばしば複数のカテゴリを持つマルチラベルとして表現される．求人票のデータ形式はシステムごとに異なるため，あるシステムで管理されている求人票を異なるシステムで扱うためには，その形式に合わせて新たにデータを登録する必要がある．しかし，職種や業種はそれぞれ多数のカテゴリを持つため，システム間のカテゴリの対応関係を人間が正しく理解することは容易ではない．また，専門的な職種や業種には専門用語や固有の表現が存在するため，単純なテキスト分類手法では高い分類精度を達成することが難しい．例えば，求人票に「機械学習ライブラリの経験がある」という文がある場合，通常の手法は「ライブラリ」という単語を誤って書籍などの異なる文脈で意味を解釈してしまう可能性がある．本研究では人材業界固有の表現を考慮した求人票のマルチラベル分類に取り組む．まず，人材業界固有の表現を学習するために，求人票データを用いてBERTモデルを訓練する．次に，無関係なテキストの影響を低減するために，文単位に分割した求人票のテキストとカテゴリテキストの埋め込みを訓練したBERTモデルを用いて生成する．それらの類似度行列を求め，各カテゴリとの最大類似度ベクトルに基づいて求人票のマルチラベル分類を行う．求人票データを用いた評価を行い，提案手法は比較手法よりも高い性能を発揮したことを確認した．