論文の概要: Neural Bradley-Terry Rating: Quantifying Properties from Comparisons

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.13709v4
• Date: Sat, 16 Dec 2023 12:01:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-19 20:33:51.050409
• Title: Neural Bradley-Terry Rating: Quantifying Properties from Comparisons
• Title（参考訳）: ニューラルブラッドリー・テリーレーティング:比較による特性の定量化
• Authors: Satoru Fujii
• Abstract要約: 我々は未知のアイテムの特性を定量化し評価する新しい機械学習フレームワークであるNeural Bradley-Terry Rating (NBTR)を紹介した。 提案手法はBradley-Terryモデルとニューラルネットワーク構造をシームレスに統合する。
• 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 properties in the real world doesn't have metrics and can't be numerically observed, making them difficult to learn. To deal with this challenging problem, prior works have primarily focused on estimating those properties by using graded human scores as the target label in the training. Meanwhile, rating algorithms based on the Bradley-Terry model are extensively studied to evaluate the competitiveness of players based on their match history. In this paper, we introduce the Neural Bradley-Terry Rating (NBTR), a novel machine learning framework designed to quantify and evaluate properties of unknown items. Our method seamlessly integrates the Bradley-Terry model into the neural network structure. Moreover, we generalize this architecture further to asymmetric environments with unfairness, a condition more commonly encountered in real-world settings. Through experimental analysis, we demonstrate that NBTR successfully learns to quantify and estimate desired properties.
• Abstract（参考訳）: 現実世界の多くのプロパティはメトリクスを持っておらず、数値的に観察できないため、学習が困難です。 この課題に対処するために、先行研究は主に、トレーニングのターゲットラベルとしてグレードされた人間のスコアを用いて、それらの特性を推定することに焦点を当てている。 一方,Bradley-Terryモデルに基づく評価アルゴリズムは,試合履歴に基づく選手の競争性を評価するために広く研究されている。 本稿では,未知アイテムの特性の定量化と評価を目的とした機械学習フレームワークであるNeural Bradley-Terry Rating (NBTR)を紹介する。 我々はBradley-Terryモデルをニューラルネットワーク構造にシームレスに統合する。 さらに,このアーキテクチャを不公平な非対称環境に一般化する。 実験により,NBTRが望ましい特性の定量化と推定に成功していることを示す。

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