Какви са подходите pointwise, pairwise и listwise в learning to rank?

В learning to rank (LTR) съществуват три основни подхода към обучението на модели за класиране: pointwise, pairwise и listwise. Те се различават по начина, по който разглеждат данните и как формират функцията на загубата.

• Pointwise: разглежда всеки документ отделно, като отделен пример с етикет за релевантност. Моделът се обучава да предсказва релевантността на всеки документ независимо. Например, задачата се свежда до регресия или класификация.

• Pairwise: разглежда двойки документи и се учи да предсказва кой от двата е по-релевантен. Функцията на загубата се базира на сравнение на двойки, което позволява по-добро вземане предвид на относителния ред.

• Listwise: разглежда веднага целия списък с документи за един заявка и оптимизира функцията на загубата, свързана с качеството на цялото класиране (например, NDCG). Това е по-сложен, но и по-точен подход.

Всеки подход има своите предимства и се прилага в зависимост от задачата и наличните данни.