Cosa sono gli approcci pointwise, pairwise e listwise nell'apprendimento per il ranking?

Nel learning to rank (LTR), ci sono tre approcci principali per l'addestramento dei modelli di ranking: pointwise, pairwise e listwise. Si differenziano per come considerano i dati e come formulano la funzione di perdita.

• Pointwise: considera ogni documento singolarmente, come un esempio con un'etichetta di rilevanza. Il modello impara a prevedere la rilevanza di ogni documento in modo indipendente. Ad esempio, il compito si riduce a regressione o classificazione.

• Pairwise: considera coppie di documenti e impara a prevedere quale dei due è più rilevante. La funzione di perdita si basa sul confronto tra coppie, permettendo di considerare meglio l'ordine relativo.

• Listwise: considera l'intera lista di documenti per una singola query e ottimizza la funzione di perdita relativa alla qualità dell'intero ranking (ad esempio, NDCG). È un approccio più complesso, ma anche più preciso.

Ogni approccio ha i suoi vantaggi ed è applicato a seconda del compito e dei dati disponibili.