用いた職種の関係の埋め込みに関してご紹介します。第一段階として、サービス適用の実現性を測る目的での実験を行ったので、その実験の詳細と実験結果について記したいと思います。インターンの山田くんに実装・実験してもらった結果をまとめたものです。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。ように包含関係(あるいは階層構造)にあるものなどがあり、これらをうまく扱える何らかの表現を利用したいと考えていました。用いることで、職種間に定義された包含関係のみから、任意の職種間の意味的な距離を計算できるようになることを期待して検証を行います。埋め込み先をユークリッド空間ではなく双曲空間にするという手法で、階層構造やべき分布をもつデータを埋め込むという問題設定において、低次元でもよい表現を与えられるという特徴があります。実装が容易で、内積の計算式にちょっとした補正を加えることで利用することができます。投稿され、以上のような素晴らしい性質から非常に話題になりました。各所で参照されているので今更感はありますが、以下の記事でわかりやすく解説されています。限らず、非ユークリッド幾何学を応用して機械学習手法を再考する試みは近年のトレンドのようで、NIPS2017でこれに関連する分野のチュートリアルも行われています*6。用いて実験を行いました。関するドキュメントは以下になります。APIは以下のようになっています。seed=0)これら引数のうち、特に本記事と関連が深いものの定義を以下に挙げます。構造について述べます。