Learning to Rank (ランク学習)¶

Learning to Rank (ランク学習)とは

• クエリ \(q_i\) に対する関連文書の特徴量のリストを \(X_i = [x_i^{(1)}, \ldots, x_i^{(n_i)}]\) , それらに対する (教師となる) 関連度のリストを \(Y_i = [y_i^{(1)}, \ldots, y_i^{(n_i)}]\) とする
• \(\{X_i, Y_i\}_{i=1}^{n}\) を教師データにして、 関連文書の特徴量を入力にその文書の関連度の予測値を出力する関数を学習することをランク学習という

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