ある HR テック企業が求人票テキストを分析し、応募者が応募前に主要なスキル要件・待遇・雇用形態を一目で把握できるサマリーを自動生成したい。長文の求人票から重要情報を短く提示する最も直接的な手段として、Azure AI Language のどの機能を活用すべきか。
- A. キーフレーズ抽出：求人票から重要な語句・フレーズを抽出してサマリー化の基礎とする
- B. 言語検出：求人票が何語で書かれているかを特定する
- C. 感情分析：求人票のポジティブ・ネガティブな表現を判定する
- D. 固有表現認識（NER）：求人票中の組織名・地名のみを識別する
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正解: A
キーフレーズ抽出は文書から意味的に重要なフレーズを取り出す機能であり、長文求人票から「スキル要件」「給与範囲」「雇用形態」などのキーワードを自動抽出してサマリーの基礎として利用できる。選択肢Cの感情分析は求人票の感情スコアを返すが、重要情報の要約には使えない。選択肢Bの言語検出は言語の識別のみでありサマリー生成には貢献しない。選択肢DのNERは組織名・地名を識別できるが、スキル要件や待遇条件などの多様なフレーズを網羅的に抽出するにはキーフレーズ抽出の方が汎用的である。