講演情報
[1Yin-B-62]BERTのトークン寄与度に基づく競争入札型転職サービスにおける指名要因の抽出
〇北原 洋一1 (1. 株式会社リブセンス)
キーワード：
BERT、特徴量帰属、説明可能なAI、XAI
本研究では、競争入札型転職サービスにおける求職者の指名要因を抽出するため、ModernBERTのトークン寄与度に基づく解析手法を提案する。まず、企業が求職者の職務経歴書に基づき指名（年収提示を伴うスカウト送付）を行うか否かを予測するよう、ModernBERTのファインチューニングを行った。次に、予測に寄与したトークンの特定のため、LIME、Integrated Gradients、 AttnLRP、DecompX、GAF(Generalized Attention Flow)、LibraGradといった複数の特徴量帰属手法を適用した。各手法により算出された寄与度を評価した結果、DecompX、GAF、LibraGradが高評価であることがわかった。