From 2fd1b3bd1a5d645041dda5749028b39eaa60e3c9 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: caoying03 Date: Wed, 24 May 2017 20:06:50 +0800 Subject: [PATCH] refine the LTR example. --- ltr/README.md | 130 ++++++++---------- ltr/{image => images}/lambdarank.jpg | Bin .../learning_to_rank.jpg} | Bin ltr/{image => images}/ranknet.jpg | Bin .../search_engine_example.png} | Bin ltr/{lambdaRank.py => lambda_rank.py} | 0 6 files changed, 58 insertions(+), 72 deletions(-) rename ltr/{image => images}/lambdarank.jpg (100%) rename ltr/{image/learningToRank.jpg => images/learning_to_rank.jpg} (100%) rename ltr/{image => images}/ranknet.jpg (100%) rename ltr/{image/search-engine-example.png => images/search_engine_example.png} (100%) rename ltr/{lambdaRank.py => lambda_rank.py} (100%) diff --git a/ltr/README.md b/ltr/README.md index b85baa3f..a8fa8195 100644 --- a/ltr/README.md +++ b/ltr/README.md @@ -1,6 +1,6 @@ ## 排序学习(LearningToRank) -排序学习技术\[[1](#参考文献1)\]是构建排序模型的机器学习方法，在信息检索，自然语言处理，数据挖掘等机器学场景中具有重要作用。排序学习的主要目的是对给定一组文档，对任意查询请求给出反映相关性的文档排序。在本例子中，利用标注过的语料库训练两种经典排序模型RankNet[[4](#参考文献4)\]和LamdaRank[[6](#参考文献6)\]，分别可以生成对应的排序模型，能够对任意查询请求，给出相关性文档排序。 +排序学习技术\[[1](#参考文献1)\]是构建排序模型的机器学习方法，在信息检索、自然语言处理，数据挖掘等机器学场景中具有重要作用。排序学习的主要目的是对给定一组文档，对任意查询请求给出反映相关性的文档排序。在本例子中，利用标注过的语料库训练两种经典排序模型RankNet[[4](#参考文献4)\]和LamdaRank[[6](#参考文献6)\]，分别可以生成对应的排序模型，能够对任意查询请求，给出相关性文档排序。 RankNet模型在命令行输入： @@ -11,23 +11,21 @@ python ranknet.py LambdaRank模型在命令行输入： ```python -python lambdaRank.py +python lambda_rank.py ``` 用户只需要使用以上命令就完成排序模型的训练和预测，程序会自动下载内置数据集，无需手动下载。 - - ## 背景介绍 -排序学习技术随着互联网的快速增长而受到越来越多关注，是机器学习中的常见任务之一。一方面人工排序规则不能处理海量规模的候选数据，另一方面无法为不同渠道的候选数据给于合适的权重，因此排序学习在日常生活中应用非常广泛。排序学习起源于信息检索领域，目前仍然是许多信息检索场景中的核心模块，例如搜索引擎搜索结果排序，推荐系统候选集排序，在线广告排序等等。在本例子中，采用文档检索阐述排序学习模型。 +排序学习技术随着互联网的快速增长而受到越来越多关注，是机器学习中的常见任务之一。一方面人工排序规则不能处理海量规模的候选数据，另一方面无法为不同渠道的候选数据给于合适的权重，因此排序学习在日常生活中应用非常广泛。排序学习起源于信息检索领域，目前仍然是许多信息检索场景中的核心模块，例如搜索引擎搜索结果排序，推荐系统候选集排序，在线广告排序等等。本例以文档检索任务阐述排序学习模型。

-
+
图1. 排序模型在文档检索的典型应用搜索引擎中的作用

-假定有一组文档S，文档检索任务是依据和请求的相关性，给出文档排列顺序。查询引擎根据查询请求，排序模型会给每个文档打出分数，依据打分情况倒序排列文档，得到查询结果。在训练模型时，给定一条查询，并给出对应的文档最佳排序和得分。在预测时候，给出查询请求，排序模型生成文档排序。常见的排序学习方法划分为以下三类： +假定有一组文档$S$，文档检索任务是依据和请求的相关性，给出文档排列顺序。查询引擎根据查询请求，排序模型会给每个文档打出分数，依据打分情况倒序排列文档，得到查询结果。在训练模型时，给定一条查询，并给出对应的文档最佳排序和得分。在预测时候，给出查询请求，排序模型生成文档排序。常见的排序学习方法划分为以下三类： - Pointwise 方法 @@ -35,24 +33,22 @@ python lambdaRank.py - Pairwise方法 - Pairwise方法是通过近似为分类问题解决排序问题，输入的单条样本为**标签-文档对**。对于一次查询的多个结果文档，组合任意两个文档形成文档对作为输入样本。即学习一个二分类器，对输入的一对文档对AB（Pairwise的由来），根据A相关性是否比B好，二分类器给出分类标签1或0。对所有文档对进行分类，就可以得到一组偏序关系，从而构造文档全集的排序关系。该类方法的原理是对给定的文档全集S，降低排序中的逆序文档对的个数来降低排序错误，从而达到优化排序结果的目的。 + Pairwise方法是通过近似为分类问题解决排序问题，输入的单条样本为**标签-文档对**。对于一次查询的多个结果文档，组合任意两个文档形成文档对作为输入样本。即学习一个二分类器，对输入的一对文档对AB（Pairwise的由来），根据A相关性是否比B好，二分类器给出分类标签1或0。对所有文档对进行分类，就可以得到一组偏序关系，从而构造文档全集的排序关系。该类方法的原理是对给定的文档全集$S$，降低排序中的逆序文档对的个数来降低排序错误，从而达到优化排序结果的目的。 - Listwise方法 Listwise方法是直接优化排序列表，输入为单条样本为一个**文档排列**。通过构造合适的度量函数衡量当前文档排序和最优排序差值，优化度量函数得到排序模型。由于度量函数很多具有非连续性的性质，优化困难。 - ​ -

-
-图2. 排序模型构造的三类方法 +
+图2. 排序模型三类方法

## 实验数据 -本例子中的实验数据采用了排序学习中的基准数据[LETOR]([http://research.microsoft.com/en-us/um/beijing/projects/letor/LETOR4.0/Data/MQ2007.rar](http://research.microsoft.com/en-us/um/beijing/projects/letor/LETOR4.0/Data/MQ2007.rar))中语料库，部分来自于Gov2网站的查询请求结果，包含了约1700条查询请求结果文档列表，并对文档相关性做出了人工标注。其中，一条查询含有唯一的查询id，对应于多个具有相关性的文档，构成了一次查询请求结果文档列表。每个文档由一个一维数组的特征向量表示，并对应一个人工标注与查询的相关性分数。 +本例中的实验数据采用了排序学习中的基准数据[LETOR]([http://research.microsoft.com/en-us/um/beijing/projects/letor/LETOR4.0/Data/MQ2007.rar](http://research.microsoft.com/en-us/um/beijing/projects/letor/LETOR4.0/Data/MQ2007.rar))语料库，部分来自于Gov2网站的查询请求结果，包含了约1700条查询请求结果文档列表，并对文档相关性做出了人工标注。其中，一条查询含有唯一的查询id，对应于多个具有相关性的文档，构成了一次查询请求结果文档列表。每个文档由一个一维数组的特征向量表示，并对应一个人工标注与查询的相关性分数。 -本样例在第一次运行的时候会自动下载LETOR MQ2007数据集并缓存，用户无需手动下载。 +本例在第一次运行的时会自动下载LETOR MQ2007数据集并缓存，无需手动下载。 `mq2007`数据集分别提供了三种类型排序模型的生成格式，需要指定生成格式`format` @@ -66,11 +62,11 @@ for label, left_doc, right_doc in pairwise_train_dataset(): ## 模型概览 -对于排序模型，本样例中提供了Pairwise方法的模型RankNet和ListWise方法的模型LambdaRank，分别代表了两类学习方法。PointWise方法的排序模型退化为回归问题，不予赘述。 +对于排序模型，本例中提供了Pairwise方法的模型RankNet和Listwise方法的模型LambdaRank，分别代表了两类学习方法。Pointwise方法的排序模型退化为回归问题，请参考PaddleBook中[推荐系统](https://github.com/PaddlePaddle/book/blob/develop/05.recommender_system/README.cn.md)一课。 ## RankNet排序模型 -[RankNet](http://icml.cc/2015/wp-content/uploads/2015/06/icml_ranking.pdf)是一种经典的Pairwise的排序学习方法，是典型的前向神经网络排序模型。在文档集合$S$中的第i个文档记做$U_i$，它的文档特征向量记做$x_i$，对于给定的一个文档对$U_i$, $U_j$，RankNet将输入的单个文档特征向量$x$映射到$f(x)$，得到$s_i=f(x_i)$, $s_j=f(x_j)$。将$U_i$相关性比$U_j$好的概率记做$P_{i,j}$，则 +[RankNet](http://icml.cc/2015/wp-content/uploads/2015/06/icml_ranking.pdf)是一种经典的Pairwise的排序学习方法，是典型的前向神经网络排序模型。在文档集合$S$中的第$i$个文档记做$U_i$，它的文档特征向量记做$x_i$，对于给定的一个文档对$U_i$, $U_j$，RankNet将输入的单个文档特征向量$x$映射到$f(x)$，得到$s_i=f(x_i)$, $s_j=f(x_j)$。将$U_i$相关性比$U_j$好的概率记做$P_{i,j}$，则 $$P_{i,j}=P(U_{i}>U_{j})=\frac{1}{1+e^{-\sigma (s_{i}-s_{j}))}}$$ @@ -82,7 +78,7 @@ $$C_{i,j}=-\bar{P_{i,j}}logP_{i,j}-(1-\bar{P_{i,j}})log(1-P_{i,j})$$ $$\bar{P_{i,j}}=\frac{1}{2}(1+S_{i,j})$$ -而$S_{i,j}$ = {+1,0}，表示$U_i$和$U_j$组成的Pair的标签，即Ui相关性是否好于Uj。 +而$S_{i,j}$ = {+1,0}，表示$U_i$和$U_j$组成的Pair的标签，即Ui相关性是否好于$U_j$。 最终得到了可求导的度量损失函数 @@ -96,26 +92,24 @@ $$\lambda _{i,j}=\frac{\partial C}{\partial s_{i}} = \frac{1}{2}(1-S_{i,j})-\fra 表示的含义是本轮排序优化过程中文档$U_i$的上升或者下降量。 - - 根据以上推论构造RankNet网络结构，由若干层隐藏层和全连接层构成，如图所示，将文档特征使用隐藏层，全连接层逐层变换，完成了底层特征空间到高层特征空间的变换。其中docA和docB结构对称，分别输入到最终的RankCost层中。

-
+
图3. RankNet网络结构示意图

-- 全连接层(fully connected layer) : 指上一层中的每个节点都连接到下层网络。本例子中同样使用paddle.layer.fc实现，注意输入到RankCost层的全连接层维度为1。 +- 全连接层(fully connected layer) : 指上一层中的每个节点都连接到下层网络。本例子中同样使用`paddle.layer.fc`实现，注意输入到RankCost层的全连接层维度为1。 - RankCost层： RankCost层是排序网络RankNet的核心，度量docA相关性是否比docB好，给出预测值并和label比较。使用了交叉熵(cross enctropy)作为度量损失函数，使用梯度下降方法进行优化。细节可见[RankNet](http://icml.cc/2015/wp-content/uploads/2015/06/icml_ranking.pdf)[4]。 -由于Pairwise中的网络结构是左右对称，可定义一半网络结构，另一半共享网络参数。在PaddlePaddle中允许网络结构中共享连接，具有相同名字的参数将会共享参数状态。使用PaddlePaddle实现RankNet排序模型，定义网络结构的示例代码如下： +由于Pairwise中的网络结构是左右对称，可定义一半网络结构，另一半共享网络参数。在PaddlePaddle中允许网络结构中共享连接，具有相同名字的参数将会共享参数。使用PaddlePaddle实现RankNet排序模型，定义网络结构的示例代码如下： ```python import paddle.v2 as paddle def half_ranknet(name_prefix, input_dim): """ - parameter in same name will be shared in paddle framework, + parameter with a same name will be shared in PaddlePaddle framework, these parameters in ranknet can be used in shared state, e.g. left network and right network in detail https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/doc/design/api.md """ @@ -128,7 +122,7 @@ def half_ranknet(name_prefix, input_dim): size=10, act=paddle.activation.Tanh(), param_attr=paddle.attr.Param(initial_std=0.01, name="hidden_w1")) - # fully connect layer/ output layer + # fully connected layer/ output layer output = paddle.layer.fc( input=hd1, size=1, @@ -149,26 +143,24 @@ def ranknet(input_dim): return cost ``` -上述结构中使用了和前述图表相同的模型结构，使用了两层隐藏层，分别使用了`hidden_size=10`的全连接层和`hidden_size=1`的全连接层。本例子中的input_dim指输入**单个文档**的特征的维度，label取值为1，0。每条输入样本为`