Pairwise的另外一个好处是它是一个相对更困难的问题,这样会强迫模型去学习真正有价值的东西,而不是走捷径。这点有时可以从feature importance看出来,比如笔者曾经在CTR建模的时候就见到过,pointwise模型会选用historicalTotalClicks作为一个很强的特征,而pairwise则会选用historicalCtr,后者相对就比前者更合理、泛化能力更...
本篇文章主要介绍三种损失函数,pointwise、pairwise、listwise。 1.单点法(Pointwise) 释义 Pointwise 仅考虑单个query和document的关系,会把将问题转化为多分类或回归问题,对于分类问题,正负例可以通过用户的点击来构造。 示例 对于如下数据,我们可以使用二分类训练模型,数据之间没有影响关系。 缺点 Pointwise 完全从单文...
pointwise、pairwise和listwisepointwise 在信息检索和推荐系统领域,点对(pointwise)、成对(pairwise)和列表(listwise)是常用的排序方法。 点对排序(Pointwise Ranking):点对排序方法将每个项目视为独立的实例进行排序。它根据每个项目的特征和评分来进行排序,然后选择最高评分的项目作为最终结果。这种方法常用于回归和分类...
doc pair 的数量将是 doc 数量的二次,从而 pointwise 方法存在的 query 间 doc 数量的不平衡性将在 pairwise 类方法中进一步放大 pairwise 方法相对 pointwise 方法对噪声标注更敏感,即一个错误标注会引起多个 doc pair 标注错误。 pairwise 方法仅考虑了 doc pair 的相对位置,损失函数还是没有 model 到预测排序...
至于涉及到局部和全局的平衡，会让排序任务变得更加灵敏。关于pointwise和pairwise的排序学习(LRT, Learning...
1. Pairwise范式: Pairwise范式是一种逐对比较的方法,它将每个文本与其他所有文本进行比较,计算它们之间的相似度得分。具体步骤如下: -对于N个文本,共进行N*(N-1)/2次比较。 -通过选定的相似度度量方法,计算每对文本之间的相似度得分。 -将得分按照降序排序,生成一个有序列表,从最高得分到最低得分。 Pair...
MarginRankingLoss:https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api/paddle/nn/functional/margin_ranking_loss_cn.html#margin-ranking-loss ;源码:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/tree/develop/examples/text_matching/ernie_matching
Pointwise损失函数侧重于单个查询与文档的关系。它将问题转化为多分类或回归问题，通过用户点击等行为构建正负例。然而，此方法仅关注单个样本，忽略了整体排序逻辑，可能在复杂场景下表现不佳。Pairwise损失函数通过比较每一对样本，形成正例和负例。在排序问题中，这种方法优于Pointwise，因为它基于两两比较...
在排序算法中，pairwise，pointwise，listwise三种优化目标各有优势与局限性。pairwise方法，虽然基于相关性标注，正负例界限明显，适合于搜索场景，但其产生的排序结果并未考虑用户反馈的随机性与推荐的多样性。pointwise方法易于理解和应用，但忽略了物品间的关联性，可能不适合推荐场景。listwise方法则直接优化...
LTR主要分为三种方法：单文档方法（Pointwise）、文档对方法（Pairwise）和文档列表方法（Listwise）。单文档方法（Pointwise）将排序问题转化为二分类问题，通过训练得到的模型预测每个候选文档是否为正确答案。预测阶段，选取得分最高的文档作为结果。Pointwise方法的优点在于可以轻松整合多种特征，但存在不足，...