コンセプト: コメントのセマンティック検索
コメントにアクセスできるすべてのマネージャーは、検索語を入力して、検索したキーワードを含むコメントを表示できます。
ただし、セマンティック検索では、コメントに明示的に記載されていなくても、フレーズの文脈上の意味や単語間の関係を理解します。さらに高度なフィルタリングにより、調査のスピードが上がり、結果が絞り込まれます。
セマンティック検索では、自然言語処理 (NLP) を使用して、検索クエリに関連する最も洞察に富んだ関連性の高いコメントを表示できます。従業員にとって何が重要かを従業員自身の言葉で知ることができます。例: 単語
「acquisition」
を検索すると、セマンティック検索では 「buy-out」
、「sale」
、「purchase
」などの単語も含むコメントが返されます。セマンティック検索では、コメントを処理するためにサードパーティのツールを使用します。この機能を有効にするには、サブプロセッサの使用に同意することを確認する必要があります。
セマンティック検索は、トークン化されたコメント テキストと検索クエリ テキストを埋め込みに変換するグローバル テキスト埋め込みモデルを活用しています。コメントに関連付けられた埋め込みと ID (コメント テキストなし) は、Workday のサブプロセッサによってホストされるデータベースに仮名データとして保存され、エンド ユーザーがコメント検索を実行すると、埋め込みバージョンの検索クエリでクエリが実行されます。サブプロセッサーは、コメントの背後にいる従業員や企業を特定することはできません。
考慮事項
この機能により、検索フレーズや文が長いほど、より良い結果が得られます。セマンティック テクノロジーは、最大限のコンテキストが提供される場合に特定の一致を返すことができます。例: 「多様性
」
だけを検索するよりも 、「多様性」と「多様な労働力をサポートする取り組み」を
検索する方がよい結果が得られます。セマンティック検索では、検索クエリに一致するコメントを感情に基づいてランク付けしません。例:
「I love my job」
と検索すると、「I hat my job」が
結果の上部近くに表示されます。NPS に基づいて結果をフィルタリングし、感情を考慮し、検索に関連する肯定的または否定的なコメントを見つけます。セマンティック検索では、検索クエリのコンテキストの意味に基づいて、利用可能なすべてのコメントを最も関連性の高いものから最も関連性の低いものの順に並べ替えます。検索でフィルタリングを使用しているかどうかに関係なく、結果をスクロールしていくと、表示されるコメントの関連性は低くなります。
セマンティック検索エクスポートを使用すると、検索クエリとの関連性に基づいて並べ替えられたコメントランキングの最初の 10,000 件の結果をダウンロードできます。
セマンティック検索には、サポートされているすべての言語で書かれたコメントが含まれます。