影響が小さくなります。方ですが、関連度が高い方が大きくなります。大きくなるには、文書リストが高い順でなければなりません。以下のように表せます。3つの手法(ポイントワイズ、ペアワイズ、リストワイズ)上記のランキング評価手法とともに一般的な機械学習の回帰アルゴリズムや分類アルゴリズムを用いれば、ランキング学習を実現できます。「ポイントワイズ手法」に相当します。評価手法を変えるだけで学習器が評価的にいい具合に学習するわけではありません。損失関数を用いるため、個々の文書が独立した正解スコアへと誘導されてしまいます。前述の表で示したとおり、個別の文書の推定スコアを改善しても、文書集合で考えた場合に、必ずしもよいランキングを得られるとは限りません。良いランキングを得るために、この後に説明する「ペアワイズ手法」と「リストワイズ手法」が開発されました。2つの手法はポイントワイズ手法よりも性能が高いですが、ポイントワイズ手法のメリットは比較的単純(実装しやすい)というところと教師データは入手(作成)しやすいというところです。「ペアワイズ手法」では、モデルから良いランキングが出力されるように文書のペアの間の関係性を考慮する損失関数を使います。0)という感じに表現します。いうニューラルネットワークのアルゴリズムがあり、ペアワイズのクロスエントロピー誤差(交差エントロピー誤差)を用いています。ペアワイズは文書間の関係性を考慮するので、理屈ではポイントワイズより精度が高いはずですが、訓練データはポイントワイズよりも入手しにくいです。理想的には文書間の関係性ではなく、各文書の絶対ランクを考慮した方が精度が高いでしょう。「リストワイズ手法」では、クエリに対するランキングに基づいた損失関数を使います。基づいたリストワイズのアルゴリズムがあります。異なり、ある文書が1位になる確率を用いたクロスエントロピー誤差を使っています。リストワイズの訓練データの入手は3つの手法の中で最も難しいでしょう。適応するには上記の3つの手法と評価手法を考えて、ちょっとした工夫が必要ですが、学習する部分は他の機械学習のアルゴリズムと変わりません。アルゴリズムを使ってモデルを構築しましょう。いう著者も開発に携わっているオープンソースのランキング学習フレームワークです。以上のインストールが必要です。いうランキング学習用のデータです。データは以下のような形になっています。...各行は1つの文書です。3段階になっています。クエリに対して関連していない文書を指します。TF)の値を表現します。いうリンクをクリックして、MQ2008.rarをダウンロードします)。データセットの詳細な仕様も書かれています。https://www.microsoft.com/en-us/research/project/letor-learning-rank-information-retrieval/#!letor-4-0上記リンクより学習データをダウンロードして解凍した上で以下を実行します。データセットで学習を行えます。アルゴリズムで実行します。ペアワイズのニューラルネットワークベースのアルゴリズムです。あり、中身を見るとデフォルトのエポック数、学習データのパス、隠れ層の活性化関数などの設定が見られます。