論文の概要: Which Tricks Are Important for Learning to Rank?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.01500v2
• Date: Fri, 6 Oct 2023 18:09:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-13 17:01:34.921663
• Title: Which Tricks Are Important for Learning to Rank?
• Title（参考訳）: ランク付けを学ぶ上で重要なのはどのトリックか?
• Authors: Ivan Lyzhin, Aleksei Ustimenko, Andrey Gulin, Liudmila Prokhorenkova
• Abstract要約: 勾配型決定木(GBDT)に基づく最先端の学習 to ランク法 本稿では,複数のGBDTに基づくランキングアルゴリズムを統一的に解析する。 その結果、学習からランクまでの手法の洞察を得て、新しい最先端のアルゴリズムを得ることができた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.38701971636441
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Nowadays, state-of-the-art learning-to-rank methods are based on gradient-boosted decision trees (GBDT). The most well-known algorithm is LambdaMART which was proposed more than a decade ago. Recently, several other GBDT-based ranking algorithms were proposed. In this paper, we thoroughly analyze these methods in a unified setup. In particular, we address the following questions. Is direct optimization of a smoothed ranking loss preferable over optimizing a convex surrogate? How to properly construct and smooth surrogate ranking losses? To address these questions, we compare LambdaMART with YetiRank and StochasticRank methods and their modifications. We also propose a simple improvement of the YetiRank approach that allows for optimizing specific ranking loss functions. As a result, we gain insights into learning-to-rank techniques and obtain a new state-of-the-art algorithm.
• Abstract（参考訳）: 現在、最先端の学習とランク付けの手法は勾配ブースト決定木(gbdt)に基づいている。 最もよく知られているアルゴリズムは10年以上前に提案されたLambdaMARTである。 近年,GBDTに基づくランキングアルゴリズムが提案されている。 本稿では,これらの手法を統一した構成で徹底的に解析する。 特に、以下の質問を取り上げます。 滑らかなランキング損失の直接最適化は凸サーロゲートの最適化よりも望ましいか? サーロゲートランキングの損失を適切に構築し円滑にする方法 これらの問題に対処するため、LambdaMARTと yetiRank と StochasticRank のメソッドとその修正を比較します。 また,特定のランキング損失関数を最適化するイエティランクアプローチの簡易な改善を提案する。 その結果,学習からランクへの技法への洞察を得て,新たな最先端アルゴリズムを得ることができた。

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