Glossary
A plain-language definition from the Curriculo hiring glossary.
ハイブリッド検索は、正確なキーワードマッチングとセマンティック検索を組み合わせて、同じ単語を持つテキストと同じ意味を持つテキストの両方を検索します。
採用におけるその重要性
候補者は同じスキルを異なる方法で説明します。一人はPostgreSQLと書きますが、別の人はPostgresと書き、3人目は会社の関係データベースを実行したと書きます。キーワード検索のみでは最初のものが見つかります。セマンティック検索のみでは、ライセンス番号などの正確な用語を見逃す可能性があります。ハイブリッド検索では、3つすべてを見つけて、正確な一致を上位に保持します。
そのしくみ
- キーワード検索は、共有された用語に基づいて文書をスコア付けします。BM25という方法がよく使われます。
- セマンティック検索はテキストをベクトルに変換し、意味を捉えた数字のリストを作成し、近くのベクトルを持つ文書を見つけます。
- 2つの結果リストは1つのランキングに統合されます。
一般的な統合式
相互順位融合は、各文書に各リストで1 / (k + 順位)のスコアを与え、スコアを加算します。定数kは、通常60に設定されます。
例：履歴書はキーワード検索結果で2位、意味検索結果で5位の順位です。そのスコアは1 / 62 + 1 / 65、約0.0315です。キーワード検索結果で1位の履歴書が意味検索結果に表示されない場合、スコアは1 / 61、約0.0164です。最初の履歴書は、両方の方法が一致しているため、順位が高いです。
一般的な間違い
- ニッチな用語をテストせずに、セマンティック検索がすべてを理解していることを前提としています。
- キーワード検索を完全に削除し、ライセンス番号などの正確な一致を失う。
- 職務名のみで検索し、人々が記述する仕事を検索しない。
- 数人の既知の優秀な候補者に対する結果を確認しない。
AI 候補者検索 がどのように人々を見つけるかを確認し、 キーワードマッチングと比較し、 履歴書解析 がデータを準備する方法を学びます。