Wat zijn de pointwise, pairwise en listwise benaderingen in learning to rank?

In learning to rank (LTR) zijn er drie hoofdbenaderingen voor het trainen van rangschikkingsmodellen: pointwise, pairwise en listwise. Ze verschillen in hoe ze de gegevens beschouwen en hoe ze de verliesfunctie formuleren.

• Pointwise: beschouwt elk document afzonderlijk, als een individueel voorbeeld met een relevantie-label. Het model leert de relevantie van elk document onafhankelijk te voorspellen. Bijvoorbeeld, de taak wordt gereduceerd tot regressie of classificatie.

• Pairwise: beschouwt paren documenten en leert te voorspellen welke van de twee relevanter is. De verliesfunctie is gebaseerd op het vergelijken van paren, wat een betere rekening houdt met de relatieve volgorde.

• Listwise: beschouwt meteen de hele lijst documenten voor één query en optimaliseert de verliesfunctie die verband houdt met de kwaliteit van de hele rangschikking (bijvoorbeeld NDCG). Dit is een complexere, maar ook nauwkeurigere aanpak.

Elke aanpak heeft zijn voordelen en wordt toegepast afhankelijk van de taak en de beschikbare gegevens.