Abstrakt. Nuvarande lärande för att rangordna strategier fokuserar vanligen på att lära sig den bästa möjliga rankningsfunktionen med tanke på en liten fast uppsättning dokument. Denna dokumentuppsättning hämtas ofta från samlingen med hjälp av en enkel oövervakad bag-of-word-metod, t.ex. BM25. Detta kan potentiellt leda till att man lär sig en ooptimal rankning, eftersom många relevanta dokument kan uteslutas från den först hämtade uppsättningen. I detta dokument föreslår vi en ny tvåstegsram för lärande för att ta itu med detta problem. Vi lär oss först en rankingfunktion över hela hämtningssamlingen med hjälp av en begränsad uppsättning textfunktioner inklusive viktade fraser, närhet och expansionstermer. Denna funktion används sedan för att hämta bästa möjliga delmängd av dokument över vilka den slutliga modellen tränas med hjälp av en större uppsättning av fråge- och dokumentberoende funktioner. Empirisk utvärdering med hjälp av två webbsamlingar visar entydigt att vår föreslagna tvåstegsram, att kunna lära sig sin modell från mer relevanta dokument, överträffar dagens lärande för att rangordna strategier.
I REF föreslogs ett tvåstegs ramverk för att lära sig att ta itu med problemet med ooptimal rankning när många relevanta dokument utesluts från rankningslistan med hjälp av hämtningsmodeller på bag-of-words.
Two-Stage Learning to Rank for Information Retrieval
{'venue': 'ECIR', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}