テキストマイニングLSTMモデルによる個人の特徴抽出

テキストマイニングLSTMモデルによる個人の特徴抽出

各種記録からLSTMモデル* を用いて、個人の性格などの特性を抽出する技術を研究開発中である。
* LSTMモデルは、文章や音声など時系列データ処理によく用いられる機械学習のモデルの1つ。

個人特徴を抽出する手掛かりになる要素(キーワード)は人手による抽出に加えて、手作業で得たデータを基に学習させたfastTextを利用して抽出を行い、手掛かりの有無の判定にも用いた。(fastTextはFacebook社が公開している自然言語処理ライブラリ)
以上集められたキーワードから、LSTMモデルを用い、最終的な出力を求める。
このほかの入力の例としては、電話のやりとりや履歴書などが考えられる。

わかること

各個人の特技・性格や適性を、発言内容から推定することができます。 得られた性格をもとに、個人同士の相性も判定できます。

できること

社内で新規プロジェクトを立ち上げる際に、仕事内容の適性だけでなく、社員同士の相性まで考慮した上で最適なメンバーを見つけることができ、チームの活性化に役立ちます。