Quelles sont les approches pointwise, pairwise et listwise en apprentissage pour le classement?

Dans l’apprentissage pour le classement (LTR), il existe trois approches principales pour entraîner des modèles de classement : pointwise, pairwise et listwise. Elles diffèrent par la façon dont elles considèrent les données et construisent la fonction de perte.

• Pointwise : considère chaque document séparément, comme un exemple individuel avec une étiquette de pertinence. Le modèle apprend à prédire la pertinence de chaque document indépendamment. Par exemple, la tâche se réduit à une régression ou une classification.

• Pairwise : considère des paires de documents et apprend à prédire lequel des deux est plus pertinent. La fonction de perte est construite en comparant des paires, ce qui permet de mieux prendre en compte l’ordre relatif.

• Listwise : considère toute la liste de documents pour une seule requête et optimise la fonction de perte liée à la qualité de tout le classement (par exemple, NDCG). C’est une approche plus complexe, mais aussi plus précise.

Chaque approche a ses avantages et est appliquée en fonction de la tâche et des données disponibles.