採用向けNLPテスト
短い設問や実務を想定したシナリオで、NLPの実践知識を10分間で確認します。
- 10分
- 15問
- 中級
- 選択式
- 英語の問題
- スマートフォン・デスクトップ
簡単に言うと
NLPテストは、NLPエンジニア、機械学習エンジニア、AIエンジニア、テキストを扱うデータサイエンティストやデータアナリスト、NLPの実務知識が必要なほかの職種を対象とした、10分間・15問の実践知識チェックです。選択式問題では、テキストの準備、テキストのモデル用特徴量への変換、情報抽出、対話・トピック分析ツールの構築、Transformer言語モデルの活用について確認します。
測定する内容
テキストの準備、テキストモデルの構築と評価、情報抽出、Transformer言語モデルの活用に関する実践知識。
テキストの準備
自然言語処理に使う未加工テキストの準備に関する判断を確認します。
テキストの特徴量と分類器
テキストのモデル用特徴量への変換と、分類器の活用を確認します。
情報抽出、対話システム、トピック分析
テキストからの構造化情報の抽出と、対話・トピック分析ツールの活用を確認します。
Transformerと言語モデル
Transformer言語モデルの活用を確認します。
問題形式
選択式
候補者： 短い状況説明、表、または文を読み、正解またはすべての正解を選びます。
確認できる内容： 候補者が内容を認識するだけでなく、実際に活用できるほど理解しているかを測定します。
10分で問題15問を1問ずつ出題
このテストに適した職種
NLPエンジニア、機械学習エンジニア、AIエンジニア、テキストを扱うデータサイエンティストやデータアナリスト、また自然言語処理の実務知識が必要なほかの職種。
このNLPテストでわかること
履歴書以外の根拠
候補者がテキストの準備、モデル用特徴量、情報抽出、対話システム、トピック分析、Transformer言語モデルをどう扱うかを確認できます。
的を絞ったスキルチェック
組み込み機能と標準ライブラリを使った短いPythonコードを含む、15問の選択式問題でNLPの実践知識を確認します。
簡潔な第一歩
10分間のテストで得られる的を絞ったシグナルを、実務サンプルや構造化面接とあわせて確認できます。
候補者ごとに得られる内容
- テスト中、テストのタブを離れずに受験
- 回答の貼り付けなし
- 一定のペースで回答
スコア、プロフィール、Integrity Scoreのシグナルは、面接とあわせて確認するための情報です。自動的な判断には使われません。
テストの実施方法
受検するたびに、大規模な問題プールから異なる問題セットが選ばれます。問題の順番は受検ごとに変わり、選択肢もシャッフルされます。ブラウザーには一度に1問ずつ表示され、正答データはHireValidのサーバーに保存されます。時間はサーバー上で計測されます。ページを再読み込みすると、残り時間で同じ問題が表示されます。受検者は前の問題に戻れません。問題文のコピーや選択はできず、コピーがブロックされた試みはタイムラインに記録されます。HireValidは、テスト画面のタブを離れた時間、回答欄への貼り付け、問題を読むには短すぎる時間での回答などのシグナルを記録します。Integrity Scoreと証拠のタイムラインは、雇用主が確認するために提供されます。スコアだけで判断が下されることはありません。受検者の同意があれば、雇用主はランダムなタイミングでウェブカメラの写真を追加できます。
スコアを判断材料として活用
スコアは、実務サンプルや構造化面接とあわせて確認してください。テキストの準備、テキストモデルの構築や評価、情報抽出の方法を候補者に説明してもらい、その考え方をテストの結果と比較します。関連する職種の採用には、人工知能とデータ抽出・変換・読み込み（ETL）のテストもご覧ください。
構造化面接の質問
モデル用に準備した未加工テキストについて教えてください。どのような選択をし、その理由は何ですか？
データやタスクに応じた選択と、その選択が有効かどうかをどう判断したかに注目してください。
これまでに取り組んだテキスト分類のタスクについて説明してください。特徴量と分類器はどのように選びましたか？
特徴量、モデルの選択、評価についての考え方に注目してください。
複数のテキストから構造化情報をどのように抽出しますか？
情報を見つけ、構造化して表現する明確な方法に注目してください。
対話ツールやトピック分析ツールが意図したとおりに機能しているか、どのように評価しますか？
タスクに照らしてツールをどう評価するかに注目してください。
公平性と配慮措置
設問では、特定のライブラリやそのバージョンの詳細ではなく、実務で直面する概念や判断について尋ねます。コードは短いPythonで、組み込み機能と標準ライブラリのモジュールre、collections、mathのみを使用します。サードパーティ製ライブラリや、バージョンによって動作が異なる機能は使いません。例文は平易で中立的な英語を使い、さまざまな背景の名前を含みます。慣用句、スポーツ、祝日、地域の知識に頼る例はありません。計算には、受検者全員が使用できるメモ用紙で解ける小さな数値を使います。
配慮措置として、候補者に追加の時間を与えることができます。結果は人が確認するための情報であり、自動的に判断を下すものではありません。
暫定：受検者が200人に達した時点で信頼性を報告します。
テストの詳細
自然言語処理の実践知識を時間制限付きで確認します。受検者は、未加工テキストの準備、モデル用の特徴量への変換、テキストからの構造化情報の抽出、対話・トピック分析ツールの構築、Transformer言語モデルの活用について、短い設問や実務を想定したシナリオに回答します。数行のPythonコードを読む設問もあります。
- 問題は英語です。
- 使用可能な補助具：メモ用紙。
- 各質問に順番に一度ずつ回答します。前の質問に戻ることはできません。
- 時間制限付きテストの前に、練習問題4問（3分）
Pythonは所有者の商標です。HireValidは所有者と提携しておらず、推薦も受けていません。
よくある質問
NLPテストで測定する能力+
テキストの準備、テキストモデルの構築と評価、情報抽出、Transformer言語モデルの活用に関する実践知識を測定します。テキストの特徴量や分類器、対話システム、トピック分析についても出題されます。
NLPテストで候補者に表示される内容+
受検者は10分間で15問の選択式問題に回答します。短い設問や実務を想定したシナリオが含まれ、数行のPythonコードを読む問題もあります。
NLPテストの対象者+
NLPエンジニア、機械学習エンジニア、AIエンジニア、テキストを扱うデータサイエンティストやデータアナリストを対象としています。自然言語処理の実務知識が必要なほかの職種にも適しています。
NLPテスト中に補助具を使えますか？+
メモ用紙を使用できます。コード例は、組み込み機能と標準ライブラリを使った短いPythonコードで、サードパーティ製ライブラリは使用しません。設問では、特定のライブラリやバージョンの詳細ではなく、概念や実務での判断に焦点を当てます。
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