PHILOSPHY&TECHNOLOGY

LAPRASは、
テクノロジーを駆使して
“すべての人に最善の
選択肢をマッチングする”
というミッションの実現を
目指します。

TECHNOLOGY
Matching Intelligence
Matching Intelligenceは2020年4月より提供開始した転職マッチング・エンジン。
自然言語処理技術を用いて情報を取得し、蓄積されたスキルや志向性データを解析、
情報の中から相性が良さそうなものをピックアップするシステムです。
ピックアップに対するフィードバックを収集し、その結果が学習され提案精度が向上していきます。
現在は人×求人に特化しておりますが、様々なマッチング領域への転用を予定しております。

SERVICEMatching Intelligenceが使用されているサービス

MEDIAメディア掲載

LAPRAS AI LAB
有限状態トランスデューサによる
日本人名の構造化
LAPRASでは、インターネット上からクロールされてきた文字列を正しく構造化する方法を検討しています。その一環として、候補者の名前を表す文字列から候補者の姓と名を正しく構造化する手法の実装に取り組みました。本記事ではFSTを用いてこの問題を解決する方法について解説し、この手法の実装について紹介しています。
Poincaré Embeddings による
職種の類似度計算とその利用
LAPRASでは、企業と候補者のマッチングや退職率予測を行うにあたり、候補者の職種情報を利用しています。職種を表現する文字列が2つあるとき、職種間の関係には、「エンジニア」と「Engineer」のように等価なものと、「エンジニア」と「インフラエンジニア」のように包含関係にあるものなどがあります。このような関係をうまく扱うため、 Poincaré Embeddings をはじめとし、さまざまな新しい埋め込み手法を検討しています。
生存時間解析について – 概要編
生存時間解析は、生物の死亡や機械系の故障など、一つまたは複数のイベントが起こるまでの予想時間を分析するための一般化線形モデルの一分野です。LAPRASでは、経歴などの情報から候補者が現職を退職する時期を予測するための予測ロジックの一部として生存時間解析を応用しています。
HR TECH LAB
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