論文の概要: Learning to Re-rank with Constrained Meta-Optimal Transport

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.00319v1
• Date: Sat, 29 Apr 2023 18:18:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-02 15:52:55.721130
• Title: Learning to Re-rank with Constrained Meta-Optimal Transport
• Title（参考訳）: 制約付きメタ最適輸送による再ランク学習
• Authors: Andr\'es Hoyos-Idrobo
• Abstract要約: 本稿は、公正な再ランクポリシーを予測するための、新しく、高速で、軽量な方法を提供する。 Gumbel-Matching Sampling (GumMS)についても紹介する。 実験の結果,CoMOTは,クエリ毎の平均文書数に比例して,保持データに対する公正な再ランクポリシを急速に予測することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many re-ranking strategies in search systems rely on stochastic ranking policies, encoded as Doubly-Stochastic (DS) matrices, that satisfy desired ranking constraints in expectation, e.g., Fairness of Exposure (FOE). These strategies are generally two-stage pipelines: \emph{i)} an offline re-ranking policy construction step and \emph{ii)} an online sampling of rankings step. Building a re-ranking policy requires repeatedly solving a constrained optimization problem, one for each issued query. Thus, it is necessary to recompute the optimization procedure for any new/unseen query. Regarding sampling, the Birkhoff-von-Neumann decomposition (BvND) is the favored approach to draw rankings from any DS-based policy. However, the BvND is too costly to compute online. Hence, the BvND as a sampling solution is memory-consuming as it can grow as $\gO(N\, n^2)$ for $N$ queries and $n$ documents. This paper offers a novel, fast, lightweight way to predict fair stochastic re-ranking policies: Constrained Meta-Optimal Transport (CoMOT). This method fits a neural network shared across queries like a learning-to-rank system. We also introduce Gumbel-Matching Sampling (GumMS), an online sampling approach from DS-based policies. Our proposed pipeline, CoMOT + GumMS, only needs to store the parameters of a single model, and it generalizes to unseen queries. We empirically evaluated our pipeline on the TREC 2019 and 2020 datasets under FOE constraints. Our experiments show that CoMOT rapidly predicts fair re-ranking policies on held-out data, with a speed-up proportional to the average number of documents per query. It also displays fairness and ranking performance similar to the original optimization-based policy. Furthermore, we empirically validate the effectiveness of GumMS to approximate DS-based policies in expectation.
• Abstract（参考訳）: 検索システムにおける多くの再ランク戦略は確率的ランク付けポリシーに依存しており、Douubly-Stochastic (DS) 行列として符号化されており、期待されるランク付けの制約を満たす。 これらの戦略は一般的に2段階のパイプラインである: \emph{i} はオフラインのポリシー構築ステップであり、 \emph{ii} はオンラインのランキング手順のサンプリングである。 再ランクポリシを構築するには、各発行されたクエリに対して、制約付き最適化問題を繰り返し解決する必要がある。 したがって、新しい/未知のクエリの最適化手順を再計算する必要がある。 サンプリングに関して、Birkhoff-von-Neumann分解(BvND)は、DSベースのポリシーからランキングを引き出すための好ましいアプローチである。 しかし、BvNDはオンラインで計算するには高すぎる。 したがって、サンプリングソリューションとしてのBvNDは、$N$クエリと$n$ドキュメントに対して$\gO(N\, n^2)$として成長できるため、メモリ消費である。 本稿では,公正な確率的再配置政策を予測するための新しい,高速で軽量な方法,制約付きメタ最適輸送 (comot) を提案する。 この方法は、学習からランクまでのシステムのようなクエリ間で共有されるニューラルネットワークに適合する。 また、dsベースのポリシーによるオンラインサンプリングアプローチであるgumbel-matching sampling (gumms)についても紹介する。 提案するパイプラインである CoMOT + GumMS は,単一のモデルのパラメータを格納するだけでよい。 FOE制約の下で、TREC 2019と2020のデータセットでパイプラインを実証的に評価しました。 実験の結果,CoMOTは,クエリ毎の平均文書数に比例して,保持データに対する公正な再ランクポリシを急速に予測することがわかった。 また、オリジナルの最適化ベースのポリシーと同様の公平さとランキングパフォーマンスを表示する。 さらに,GumMS の有効性を実証的に検証し,DS ベースのポリシーを予測する。

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