is paper provides a uni ed account of two schools of thinking in information recovery modeling: the generative recovery focusing on predikting relevant documents given a query, and the discriminative recovery focusing on predikting relevans given a query document pair. Vi föreslår ett spel teoretiskt minimax spel för att iterativt optimera båda modellerna. Å ena sidan ger den diskriminerande modellen, som syftar till minsignaler från märkta och omärkta data, vägledning för att utbilda den generativa modellen i riktning mot den underliggande distributionen av relevans över dokument med tanke på frågan. Å andra sidan ger den generativa modellen, som fungerar som en acker till den nuvarande diskriminerande modellen, upphov till kultexempel för den diskriminerande modellen på ett kontradiktoriskt sätt genom att minimera dess diskrimineringsmål. Med konkurrensen mellan dessa två modeller, visar vi att uni ed ramverket drar nytta av båda skolorna i tänkande: (i) den generativa modellen lär sig att t relevans distribution över dokument via signaler från den diskriminativa modellen, och (ii) den diskriminativa modellen kan utnyttja de omärkta data som valts ut av den generativa modellen för att uppnå en be er estimering för dokumentrankning. Våra experimentella resultat har visat betydande prestandavinster så mycket som 23,96% på Precision@5 och 15,50% på MAP över starka baslinjer i en mängd olika applikationer inklusive webbsökning, objektrekommendation, och frågesvar.
Policygradient algoritmen användes också för att träna generatorn av IRGAN REF, men belöningarna för generatorn beror på poängfunktionen lärt av discriminatorn.
IRGAN: A Minimax Game for Unifying Generative and Discriminative Information Retrieval Models
{'venue': "SIGIR '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}