Co jsou přístupy pointwise, pairwise a listwise v learning to rank?

Ve strojí learning to rank (LTR) existují tři hlavní přístupy k tréninku modelů řazení: pointwise, pairwise a listwise. Liší se tím, jak zpracovávají data a jak formulují funkci ztráty.

• Pointwise: považuje každý dokument samostatně, jako samostatný příklad s označením relevance. Model se učí předpovídat relevanci každého dokumentu nezávisle. Například úkol se zjednodušuje na regresi nebo klasifikaci.

• Pairwise: považuje páry dokumentů a učí se předpovídat, který z nich je relevantnější. Funkce ztráty je založena na porovnání párů, což umožňuje lépe zohlednit relativní pořadí.

• Listwise: považuje najednou celý seznam dokumentů pro jeden dotaz a optimalizuje funkci ztráty související s kvalitou celého řazení (například NDCG). Jedná se o složitější, ale přesnější přístup.

Každý přístup má své výhody a je aplikován v závislosti na úkolu a dostupných datech.