Att lära sig rangordna har studerats intensivt och tillämpas i stor utsträckning vid informationssökning. Vanligtvis är en global ranking funktion lärt från en uppsättning märkta data, som kan uppnå god prestanda i genomsnitt men kan vara suboptimal för enskilda frågor genom att ignorera det faktum att relevanta dokument för olika frågor kan ha olika distributioner i funktionen utrymme. Inspirerad av idén om pseudorelevans feedback där topprankade dokument, som vi kallar det lokala rankningssammanhanget, kan ge viktig information om frågans egenskaper, föreslår vi att använda de inneboende funktionerna distributioner av de bästa resultaten för att lära sig en Deep Listwise Context Model som hjälper oss finjustera den ursprungliga rankade listan. Speciellt använder vi ett återkommande neuralt nätverk för att sekventiellt koda de bästa resultaten med hjälp av deras funktion vektorer, lära sig en lokal kontextmodell och använda den för att omranka de bästa resultaten. Det finns tre fördelar med vår modell: (1) Vår modell kan fånga det lokala rankningssammanhanget baserat på komplexa interaktioner mellan toppresultat med hjälp av ett djupt neuralt nätverk; (2) Vår modell kan byggas på befintliga inlärnings-till-rank metoder genom att direkt använda sina extraherade funktion vektorer; (3) Vår modell är tränad med en uppmärksamhetsbaserad förlustfunktion, som är mer effektiv och effektiv än många befintliga listwise metoder. Experimentella resultat visar att den föreslagna modellen avsevärt kan förbättra den senaste inlärningen för att rangordna metoder för att få fram referenskorpora.
I REF föreslås att man förfinar rangordningen av dokument genom att man lär sig en djupgående kontextmodell.
Learning a Deep Listwise Context Model for Ranking Refinement
{'venue': "SIGIR '18", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}