HRドメイン特化の疎ベクトル検索モデルの構築

本研究では，人材採用プラットフォームにおけるレジュメ検索1）の高精度・低レイテンシかつ高い解釈性の実現を目的とし，疎ベクトル検索モデルSPLADE[1]の導入と，HR(HumanResources)ドメイン特有の課題に対応した学習手法を提案する．従来のキーワード検索では語彙の不一致により，ユーザーである企業の採用担当者の検索意図を十分に反映できない課題があった．これに対し，我々は高い解釈性と検索精度を両立するSPLADEを採用し，さらにHRデータ特有の多対多の関係性や企業の採用担当者の主観的判断によるノイズを考慮した学習データ構築手法を開発した．実データを用いた評価実験の結果，提案手法は汎用SPLADEモデルの再現率を上回り，かつ既存の一致検索システムに肉薄する性能を達成し，HR領域におけるセマンティック検索の有効性を実証した．