Att lära sig rang har väckt stor uppmärksamhet i IR-gemenskapen. Mycket tänkande och forskning har placerats på fråge-dokument funktion extraktion och utveckling av sofistikerade lärande-till-rank algoritmer. Det har dock gjorts relativt lite forskning om valet av dokument för datauppsättningar som ska lära sig att mäta och inte heller om effekterna av dessa val på effektiviteten och ändamålsenligheten hos algoritmer som ska lära sig att mäta. I detta dokument använder vi ett antal metoder för dokumenturval, som i stor utsträckning används i samband med utvärderingsfördjupning, provtagning (infAP, statAP), aktivt lärande (MTC) och on-line heuristik (hedge). Vissa metoder, t.ex. Provtagning och aktivt lärande har visat sig leda till en effektiv och effektiv utvärdering. Vi undersöker om de också kan möjliggöra ett effektivt och effektivt lärande. Vi jämför dem med den dokumenturvalsmetod som används för att skapa LETOR-dataseten. Dessutom är alla använda metoder olika till sin natur, och därför konstruerar de utbildningsdatauppsättningar med olika egenskaper, såsom andelen relevanta dokument i uppgifterna eller likheten mellan dem. Vi studerar hur sådana egenskaper påverkar effektiviteten, effektiviteten och robustheten i lärande-till-rank kollektioner.
Aslam m.fl. undersöka olika metoder för urval av dokument, t.ex. djupk pooling, provtagning (infAP, statAP), aktivt lärande (MTC) och on-line heuristik (hedge) REF.
Document selection methodologies for efficient and effective learning-to-rank
{'venue': 'SIGIR', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}