論文の概要: Learning to Rank when Grades Matter

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.08650v2
• Date: Tue, 20 Jun 2023 16:47:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-22 00:43:38.307487
• Title: Learning to Rank when Grades Matter
• Title（参考訳）: ランクが重要なときのランクの学習
• Authors: Le Yan, Zhen Qin, Gil Shamir, Dong Lin, Xuanhui Wang, Mike Bendersky
• Abstract要約: グレードラベルは、現実世界の学習 to ランクのアプリケーションではユビキタスである。 従来の学習からランクまでの技術は、実際の成績を予測することを無視する。 ランクとグレードの予測を協調的に最適化する多目的定式化を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.981942948477236
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Graded labels are ubiquitous in real-world learning-to-rank applications, especially in human rated relevance data. Traditional learning-to-rank techniques aim to optimize the ranked order of documents. They typically, however, ignore predicting actual grades. This prevents them from being adopted in applications where grades matter, such as filtering out ``poor'' documents. Achieving both good ranking performance and good grade prediction performance is still an under-explored problem. Existing research either focuses only on ranking performance by not calibrating model outputs, or treats grades as numerical values, assuming labels are on a linear scale and failing to leverage the ordinal grade information. In this paper, we conduct a rigorous study of learning to rank with grades, where both ranking performance and grade prediction performance are important. We provide a formal discussion on how to perform ranking with non-scalar predictions for grades, and propose a multiobjective formulation to jointly optimize both ranking and grade predictions. In experiments, we verify on several public datasets that our methods are able to push the Pareto frontier of the tradeoff between ranking and grade prediction performance, showing the benefit of leveraging ordinal grade information.
• Abstract（参考訳）: グレードラベルは、現実世界の学習からランクへのアプリケーション、特に人間格付けされた関連データで広く使われている。 従来の学習 to ランク技術は、文書のランク付け順序を最適化することを目的としている。 しかし、通常は実際の成績の予測を無視する。 これにより、`poor'' ドキュメントをフィルタリングするなど、グレードが重要なアプリケーションでそれらを採用できない。 優れたランク付け性能と優れたグレード予測性能の両方を達成することは、まだ未解決の問題である。 既存の研究は、モデル出力の校正を行わず、あるいはラベルが線形スケールにあり、順序付け情報を活用できないと仮定して、グレードを数値として扱うことで、ランキング性能のみに焦点を当てている。 本稿では,ランク付け性能と格付け予測性能の両方が重要となるランク付け学習について,厳密な研究を行う。 成績予測の非スカラー予測による順位付けの方法に関する形式的な議論を行い,順位予測と順位予測の両方を共同で最適化する多目的定式化を提案する。 実験では,我々の手法がparetoのランキングとグレード予測のパフォーマンスのトレードオフのフロンティアを押し上げることができるという,いくつかの公開データセットを検証した。

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