TokyoNLPで発表したConfidence WeightedによるLearning to Rankの資料を公開しました - 射撃しつつ前転 改
めんどうなのでずっと避けてたんですが、3ヶ月ぐらい前に勉強会で発表した資料を公開しました。埋めこむとページが重くなるので、リンクを貼るだけにしておきます。 → http://www.slideshare.net/tkng/confidence-weighted Learning to RankでPairwiseの学習にConfidence Weightedを使ったらいいんじゃね？みたいな感じで実験してみたら恐ろしいぐらいにダメな結果が出て、やっぱり試してみないとわからないものね、というような顛末を書いてあります。 日本語でのLearning to Rankの初心者向け資料は見たことがないので、興味がある人はとりあえず読んでみたらどうでしょうか、と書こうと思いましたが、読み返してみると説明が不十分であまり初心者に優しい感じにはなれてなかった。以下の英語の資料を読んだほうが良いかもしれません。
Learning to rank - Wikipedia
Learning to rank[1] or machine-learned ranking (MLR) is the application of machine learning, typically supervised, semi-supervised or reinforcement learning, in the construction of ranking models for information retrieval systems.[2] Training data may, for example, consist of lists of items with some partial order specified between items in each list. This order is typically induced by giving a nu
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