論文の概要: Unbiased Learning to Rank Meets Reality: Lessons from Baidu's Large-Scale Search Dataset
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02543v2
- Date: Wed, 1 May 2024 13:11:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-02 17:55:26.274218
- Title: Unbiased Learning to Rank Meets Reality: Lessons from Baidu's Large-Scale Search Dataset
- Title（参考訳）: Unbiased Learning to Rankが現実に到達 - Baiduの大規模検索データセットから学んだこと
- Authors: Philipp Hager, Romain Deffayet, Jean-Michel Renders, Onno Zoeter, Maarten de Rijke,
- Abstract要約: Unbiased Learning-to-rank(ULTR)は、ユーザクリックから学習するための確立したフレームワークである。
Baidu-ULTRデータセットで利用可能な実験を再検討し、拡張する。
標準的な非バイアスの学習 to ランク技術は、クリック予測を堅牢に改善するが、ランク付け性能を一貫して改善するのに苦労している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.708591046906896
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Unbiased learning-to-rank (ULTR) is a well-established framework for learning from user clicks, which are often biased by the ranker collecting the data. While theoretically justified and extensively tested in simulation, ULTR techniques lack empirical validation, especially on modern search engines. The Baidu-ULTR dataset released for the WSDM Cup 2023, collected from Baidu's search engine, offers a rare opportunity to assess the real-world performance of prominent ULTR techniques. Despite multiple submissions during the WSDM Cup 2023 and the subsequent NTCIR ULTRE-2 task, it remains unclear whether the observed improvements stem from applying ULTR or other learning techniques. In this work, we revisit and extend the available experiments on the Baidu-ULTR dataset. We find that standard unbiased learning-to-rank techniques robustly improve click predictions but struggle to consistently improve ranking performance, especially considering the stark differences obtained by choice of ranking loss and query-document features. Our experiments reveal that gains in click prediction do not necessarily translate to enhanced ranking performance on expert relevance annotations, implying that conclusions strongly depend on how success is measured in this benchmark.
- Abstract（参考訳）: Unbiased Learning-to-rank(ULTR)は、ユーザのクリックから学習するための、確立されたフレームワークである。
理論上は正当化され、シミュレーションで広範囲にテストされたが、ULTR技術は特に現代の検索エンジンでは実証的な検証を欠いている。
Baiduの検索エンジンから収集されたWSDM Cup 2023向けにリリースされたBaidu-ULTRデータセットは、著名なULTR技術の実際のパフォーマンスを評価する稀な機会を提供する。
WSDMカップ2023およびその後のNTCIR ULTRE-2タスクにおける複数の提案にもかかわらず、観察された改善がULTRや他の学習技術の適用に起因するかどうかは不明である。
本研究では,Baidu-ULTRデータセット上で利用可能な実験を再検討し,拡張する。
標準のアンバイアスド・ラーニング・ツー・ランク技術は、クリック予測を堅牢に改善するが、ランキングの損失とクエリ文書の特徴の選択によって得られる大きな違いを考えると、常にランク付け性能を改善するのに苦慮している。
提案実験により, クリック予測におけるゲインは, 専門家関連アノテーションのランク付け性能の向上に必ずしも寄与しないことが明らかとなった。
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