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基于改进Pairwise损失函数的排序学习方法

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排序学习是当前机器学习与信息检索交叉领域的研究热点。它利用机器学习方法自动地构造排序模型，用于排序新的数据。Pairwise方法是一类重要的排序学习方法，它以偏序文档对作为训练样例，通过判断不同文档与查询的相关性大小关系来为文档排序。由于pairwise 方法不考虑单个文档的相关性大小，若对文档对内两个文档的相关性均预测错误，则会导致连锁反应并影响最终排序性能；为解决该问题，本文分别基于单层神经网络和双层神经网络的RankNet算法，加入pointwise损失函数进行优化，并分别使用梯度下降算法和反向传播算法训练网络权重值，得到排序模型。在OHSUMED数据集上的实验结果表明，加入pointwise损失函数有助于改善pairwise方法的排序性能。

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来源
《第六届全国信息检索学术会议》|2010年|96-103|共8页
会议地点黑龙江镜泊湖
作者
吴佳金; 杨志豪; 林原; 林鸿飞;
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作者单位

中国中文信息学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类文献检索语言（总论）;
关键词
信息检索; 排序学习; 损失函数; Pairwise; RankNet算法; 神经网络;

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1. 基于损失函数融合的组排序学习方法 [J] . 林原 ,刘海峰 ,林鸿飞 . 广西师范大学学报（自然科学版） . 2019,第001期
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