論文の概要: Non-Linear Multiple Field Interactions Neural Document Ranking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.09580v1
• Date: Wed, 18 Nov 2020 23:13:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-24 04:58:04.056357
• Title: Non-Linear Multiple Field Interactions Neural Document Ranking
• Title（参考訳）: 非線形多重場相互作用ニューラルドキュメントランキング
• Authors: Kentaro Takiguchi, Niall Twomey, Luis M. Vaquero
• Abstract要約: 2つの異なるデータセットにおいて、複数のフィールドランク付けのためのフィールドインタラクションの詳細な分析の1つを提示する。 この研究は、クエリフィールドの相互作用、非線形フィールドの相互作用、基礎となるニューラルネットワークのアーキテクチャがパフォーマンスにどのように影響するかを示すために、以前の分析に基づいて構築される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1655082949518527
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Ranking tasks are usually based on the text of the main body of the page and the actions (clicks) of users on the page. There are other elements that could be leveraged to better contextualise the ranking experience (e.g. text in other fields, query made by the user, images, etc). We present one of the first in-depth analyses of field interaction for multiple field ranking in two separate datasets. While some works have taken advantage of full document structure, some aspects remain unexplored. In this work we build on previous analyses to show how query-field interactions, non-linear field interactions, and the architecture of the underlying neural model affect performance.
• Abstract（参考訳）: ランキングタスクは通常、ページの本体のテキストとページ上のユーザのアクション(クリック)に基づいて行われる。 ランキングエクスペリエンス(例えば、他のフィールドのテキスト、ユーザによるクエリ、イメージなど)をよりコンテキスト的にするために活用できる要素は他にもあります。 2つの異なるデータセットで複数のフィールドランク付けのためのフィールドインタラクションの詳細な分析を行った。 完全なドキュメント構造を生かした作品もあるが、いくつかの側面は未検討のままである。 この研究は、クエリフィールド相互作用、非線形フィールド相互作用、基礎となるニューラルネットワークのアーキテクチャがパフォーマンスにどのように影響するかを示す、以前の分析に基づいて構築される。

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