Mi a pointwise, pairwise és listwise megközelítés a learning to rank-ben?

A learning to rank (LTR) során három fő megközelítés létezik a rangsorolási modellek tanítására: pointwise, pairwise és listwise. Ezek abban különböznek, hogyan kezelik az adatokat és hogyan alakítják ki a veszteségfüggvényt.

• Pointwise: minden dokumentumot külön, relevancia címkével lát el. A modell megtanulja minden dokumentum relevanciáját függetlenül előre jelezni. Például a feladat regresszióra vagy osztályozásra redukálódik.

• Pairwise: dokumentárokat párokban vizsgál, és megtanulja, melyik a relevánsabb. A veszteségfüggvény párok összehasonlításán alapul, ami jobban figyelembe veszi a relatív sorrendet.

• Listwise: az összes dokumentum listáját egy kéréshez közvetlenül vizsgálja, és optimalizálja az egész rangsorolás minőségét (pl. NDCG). Ez egy összetettebb, de pontosabb megközelítés.

Minden megközelítésnek megvannak az előnyei, és a feladattól, valamint az elérhető adatoktól függően alkalmazzák.