I många hämtningsuppgifter, ett viktigt mål innebär att hämta en rad olika resultat (t.ex. dokument som täcker ett brett spektrum av ämnen för en sökning). För det första minskar detta redundansen och visar effektivt mer information med de presenterade resultaten. För det andra är frågor ofta tvetydiga på någon nivå. Till exempel kan frågan "Jaguar" hänvisa till många olika ämnen (såsom bilen eller katten). En uppsättning dokument med hög ämnesmångfald säkerställer att färre användare överger frågan eftersom inga resultat är relevanta för dem. Till skillnad från befintliga metoder för inlärningsfunktioner presenterar vi en metod som uttryckligen tränar för att diversifiera resultaten. I synnerhet formulerar vi inlärningsproblemet att förutsäga olika undergrupper och härleda en utbildningsmetod baserad på strukturella SVMs.
I REF introduceras en metod baserad på strukturella vektormaskiner för inlärningsuppgiften att förutsäga olika undergrupper.
Predicting diverse subsets using structural SVMs
{'venue': "ICML '08", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}