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...
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
现有的推荐系统模型训练通常采用point wise(如交叉熵)或pair wise损失(如BPR),但是标签的有限的表达能力可能无法适应不同程度的用户偏好,从而导致模型训练期间的冲突,作者称之为标注偏差(annotation bias)。 标注偏差:逐点损失中将标签标记为0和1,但是用户的偏好可能是0.9,0.7这种,所以存在偏差 作者发现成对标签的软...
Pointwise 类方法,其 L2R 框架具有以下特征: 输入空间中样本是单个 doc(和对应 query)构成的特征向量; 输出空间中样本是单个 doc(和对应 query)的相关度; 假设空间中样本是打分函数; 损失函数评估单个 doc 的预测得分和真实得分之间差异。 Pairwise 类方法,其 L2R 框架具有以下特征: 输入空间中样本是(同一 quer...
Pointwise 类⽅法，其 L2R 框架具有以下特征：输⼊空间中样本是单个 doc（和对应 query）构成的特征向量；输出空间中样本是单个 doc（和对应 query）的相关度；假设空间中样本是打分函数；损失函数评估单个 doc 的预测得分和真实得分之间差异。Pairwise 类⽅法，其 L2R 框架具有以下特征：输⼊空间中样本是（...
学习排序 Learning to Rank:从 pointwise 和 pairwise 到 listwise,经典模型与优缺点,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。