众所周知,point-wise/pair-wise/list-wise是机器学习领域中重要的几种建模方法。比如,最常见的分类算法使用了point-wise,即一条样本对应一个label(0/1),根据多条正负样本,使用交叉熵(cross entropy)等方法构建损失函数,来训练模型。
顾名思义,Pairwise方法是一种基于样本对比较的排序方法。它的基本思想是每次选取一对样本,比较这两个样本的顺序关系,然后通过不断调整模型参数,使得模型能够更好地预测这种顺序关系。在Pairwise排序学习中,关注的是任意两个文档(或其他项目)之间的相对顺序,而不是整个列表的全局顺序。它的优缺点如下:
● 优点:训练速度快,因为它每次只需要比较一对样本。此外,它在测试设计中能够有效减少所需的测试用例数量,同时保持较高的覆盖率。
● 缺点:只考虑了样本对的相对顺序,而忽略了整个列表的全局顺序信息。这可能会导致在某些情况下排序结果不如基于全局顺序的方法准确。
有个细节值得特别注意:pairwise在训练时使用了一个pair(包含两条样本)作为输入,但预测的时候是可以对单个样本进行打分,这样才可以高效地用于模型的线上打分。
下面,介绍一个经典的pairwise算法:rank svm,它的设计非常巧妙,值得学习:
Rank SVM是一种在机器学习中用于解决排序问题(Learning to Rank, LTR)的方法,基本思想是通过将排序问题转化为分类问题来解决。给定一个查询q和相关文档集合,Rank SVM的目标是学习一个排序模型,该模型能够根据相关性对文档进行排序。具体来说,如果文档di比文档dj更相关,则Rank SVM会鼓励模型给出的分数使得di的分数高于dj。通过一个简单的例子来说明Rank SVM在信息检索中的应用,特别是在搜索引擎中的网页排序问题中如何工作。
假设用户在搜索引擎中输入了查询词"机器学习",搜索引擎返回了以下四个结果,并且我们已经有了这些结果的相关性标签(相关=1,不相关=0):
- 页面A:关于机器学习的介绍(相关=1)
- 页面B:机器学习算法的讨论(相关=1)
- 页面C:家用电器的使用说明(相关=0)
- 页面D:机器学习在商业中的应用(相关=1)
Rank SVM的训练过程: - 构建Pairwise对:
○ Rank SVM需要构建Pairwise对来比较文档的相关性。在这个例子中,我们可以构建以下Pairwise对:
■ (A, C):A比C更相关
■ (B, C):B比C更相关
■ (D, C):D比C更相关
■ (A, D):A和D都是相关的,但A的排名可能更高,因为它更全面
■ (B, D):B和D都是相关的,但B的排名可能更高,因为它更专注于算法 - 特征提取:
○ 对于每一对文档,我们需要提取特征向量。这些特征可能包括文本特征(如TF-IDF值)、用户行为数据(如点击率)、页面质量指标等。 - 训练模型:
○ 使用上述Pairwise对和特征向量,Rank SVM训练一个模型,该模型试图找到一个超平面,使得所有正样本对(更相关的文档有更高的分数)被正确排序,而负样本对(更相关的文档有更低的分数)被错误排序。 - 优化目标:
○ 对于SVM,其优化目标是最小化违反Pairwise对的总数(即hinge loss),同时通过正则化项控制模型的复杂度。 - 模型预测:
○ 一旦模型被训练,它可以用来对新的查询结果进行排序。给定一个新的查询和一组结果,模型会为每个结果计算一个分数,然后根据这些分数对结果进行排序。
在这个例子中,Rank SVM模型学习了如何根据特征和相关性标签来排序页面。在实际应用中,Rank SVM模型会处理更复杂的数据集,包含更多的特征和样本,以实现更准确的排序。通过这种方式,Rank SVM可以帮助搜索引擎提供更相关、更高质量的搜索结果。
其实,在针对实际问题的求解过程中,经常会在point-wise基础上引入一些pairwise的loss,实现两种方法的优缺互补,并且对数据分布进行更为细致的建模。