Medan i en klassificering eller regressionsinställning en etikett eller ett värde tilldelas varje enskilt dokument, i en rankning inställning bestämmer vi relevans beställning av hela inmatningsdokument listan. Denna skillnad leder till uppfattningen om relativ relevans mellan dokument i rangordningen. Majoriteten av de befintliga algoritmer som lär-till-ranka modell sådan relativitet på förlustnivå med parvis eller listwise förlustfunktioner. De är dock begränsade till punktvisa poängsättningsfunktioner, dvs. relevanspoängen för ett dokument beräknas utifrån själva dokumentet, oberoende av övriga dokument i förteckningen. I detta dokument övervinner vi denna begränsning genom att föreslå generaliserade gruppvisa poängsättningsfunktioner (GSF), där relevanspoängen för ett dokument bestäms gemensamt av grupper av dokument i förteckningen. Vi lär oss GSF med en djup neural nätverk arkitektur, och visar att flera representativa lärande-till-rank algoritmer kan modelleras som specialfall i vårt ramverk. Vi gör utvärdering med hjälp av den offentliga MSLR-WEB30K datasetet, och våra experiment visar att GSF leder till betydande prestandaförbättringar både i en fristående djuplärande arkitektur, eller i kombination med en toppmodern trädbaserad lärande-till-rank algoritm. • Informationssystem → Lära sig att rangordna; KEYWORDS Groupwise scoring funktioner; djupa neurala nätverk; listwise förlust ACM Referensformat:
I REF föreslås en gruppvis poängsättningsfunktion som kan parallelliseras tabell 1: Notation som används i detta dokument.
Learning Groupwise Scoring Functions Using Deep Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}