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

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．