CC BY
179
УДК 519.816
С. В. СЕМЕНИХИН Л. А. ДЕНИСОВА
Омский государственный технический университет
МЕТОД МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ РАНЖИРОВАНИЮ
НА ОСНОВЕ МОДИФИЦИРОВАННОГО ГЕНЕТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА ДЛЯ МЕТРИКИ ЫРСО
Рассмотрены задача ранжирования документов на странице результатов информационного поиска и вопросы машинного обучения ранжированию. Предложен подход к оптимизации функции ранжирования с использованием метрики качества ЫОСО на основе модифицированного генетического алгоритма. Проведены исследования разработанных алгоритмов (на тестовых коллекциях ЬЕТО^ и показана их эффективность для машинного обучения ранжированию.
Ключевые слова: информационный поиск, машинное обучение ранжированию, релевантность, оптимизация, генетические алгоритмы.
1. Введение. В современных информационно-поисковых системах (ИПС) объемы данных, которыми оперирует система, настолько велики, что ключевой задачей становится ранжирование релевантных документов в ответ на поисковый запрос пользователя. На данном этапе развития ИПС наибольший интерес представляет машинное обучение (МО) ранжированию. Существующие подходы к МО, основанные на численных методах (в частности, на градиентных методах) или на аналитических расчетах [1], имеют ряд недостатков, которые существенно влияют на качество информационного поиска и временные затраты, необходимые для ранжирования релевантных документов.
В начале проведенных исследований были рассмотрены списочные подходы к машинному обучению ранжированию [1, 2], в большинстве из которых используется метод градиентного спуска [2]. В рассмотренных работах МО сводится к оптимизации метрик качества поиска (МКП), однако используются только метрики, представленные непрерывными функциями. Это ограничение зачастую приводит к тому, что в результате оптимизации функция ранжирования имеет менее высокие оценки по многим важным принятым показателям (DCG, nDCG, Graded Mean Reciprocal Rank и т.д.), являющимся дискретным функциями. В работе [3] предложено применение генетических алгоритмов (ГА) [4, 5] при обучении ранжированию для минимизации функции потерь Хубера [6] с использованием экспертных оценок релевантности в качестве эталонных значений. Также был предложен подход к МО на основе оптимизации дискретных метрик качества информационного поиска [7].
2. Постановка задачи машинного обучения ранжированию. В большинстве современных информационно-поисковых систем функция ранжирования строится на основе n простых ранжирующих функций (ПРФ) и может быть записана в виде:
где SRF¡ — ¡-ая простая ранжирующая функция для документа d и запроса д, WCi — весовой коэффициент ¡-ой простой ранжирующей функции, п — количество ПРФ в системе ранжирования.
В ходе машинного обучения ранжированию использован набор поисковых документов Б и запросов О из тестовой коллекции ЬБТОЯ [8]. Для всех запросов деО сформирована пара с каждым документом dеD. Для каждой такой пары ИПС определяет значения релевантности, которые используются для ранжирования поисковой выдачи. Для того чтобы произвести оценку качества ранжирования, системе требуются эталонные значения релевантности Е для каждой пары документ-запрос ^, д). Для этих целей используются экспертные оценки релевантности.
Для проведения исследования использована ИПС, в которой ранжирование производится на основе N = 5 простых ранжирующих функций SRFi(WC)l г = 1, N, которые образуют векторный критерий оптимальности:
RF(WC)е RF ,
где WCе {WC} — вектор варьируемых параметров; {ШС}, {ЯБ} — пространства параметров и векторных критериев соответственно.
Применение генетических алгоритмов для МО ранжированию делает возможным максимизацию дискретных метрик качества, таких как nDCG. Метрика nDCG ранжирования документов в поисковой системе определяется в соответствии с выражением [9]:
n 2ffrade(P) _.
DCG @ n = X 2---
p=l log2(2 + p)
(2)
RF(q, d)= X WC. ■ SRF., i=1 1 1
(1)
где grade(p) — средняя оценка релевантности, выставленная экспертами документу, расположенному на позиции p в списке результатов, gradee [0, 3]; 1/log2(2 + p) — коэффициент, зависящий от позиций документа (первые документы имеют больший вес).
Тогда нормализованная версия NDCG запишется в виде
N000 @ п = ОСО @ П / г,
где г — фактор нормализации, который равен максимально возможному значению 0С0@п для данного запроса (т.е. равен ООО идеального ранжирования).
Таким образом, для оптимизации (максимизации) метрики пОСО, целевая функция (ЯМ) запишется в следующем виде
RM =
n 2grade(p)
Y --
p=1 log2(2 + p)
z ® max,
(3)
3. Метрики качества ранжирования поисковой выдачи. При ранжировании документов в поисковой выдаче в роли критериев выступают метрики качества. Из списка общепринятых метрик оценки качества ИПС выбраны три основные, оценивающие точность, релевантность и полноту информационного поиска.
1. Критерий точности информационного поиска
p = a /(a + b),
где a — количество найденных релевантных документов, b — количество документов, ошибочно принятых за релевантные.
2. Критерий Bpref, оценивающий релевантность информационного поиска, используется для обработки задания с R релевантными документами и вычисляется по формуле
1
Bpref = — ^ (1 - Non Re ¡Before(r)/ R). (4)
R r
Здесь символом r обозначен известный релевантный документ, а NonRelBefore(r) — число известных нерелевантных документов, ранжированных выше, чем r (при вычислении учитываются только первые R оцененных нерелевантных документов из прогона).
3. Критерий полноты поисковой выдачи
r = a / (a + с),
где a — количество найденных релевантных документов, с — количество ненайденных релевантных документов.
4. Тестовые коллекции. В задаче машинного обучения ранжированию необходим набор документов и запросов с соответствующими оценками релевантности, определенными экспертами. Эти данные используются для машинного обучения ранжирующей функции, а также для оценки качества
ранжирования поисковой выдачи системой. В процессе МО тестовые коллекции используются в качестве обучающей выборки и, следовательно, оказывают значительное влияние на результаты. Для проведения исследований использована тестовая коллекция документов и запросов LETOR. Эта коллекция используется в исследованиях в области поиска информации подразделениями Microsoft Research. В табл. 1 приведены характеристики тестовых коллекций LETOR.
5. Модифицированный генетический алгоритм. Для использования генетических алгоритмов в машинном обучении ранжированию задача должна быть поставлена таким образом, чтобы решение было закодировано в виде вектора (генотипа), где каждый ген может быть битом, числом или другим объектом. В данном случае генотип представлен вектором весовых коэффициентов для соответствующих факторов ранжирования. Условием остановки выполнения генетического алгоритма является нахождение оптимального решения, исчерпание числа поколений или времени, отведенного на эволюцию.
Следует отметить, что ГА наиболее эффективны в поисках области глобального экстремума, однако они могут медленно работать, когда необходимо найти локальный минимум в этой области. Предлагаемый способ избежать этого недостатка — создание модифицированного генетического алгоритма (МГА), который будет переключаться на локальный (быстродействующий) алгоритм оптимизации после нахождения области глобального оптимума с помощью базового ГА. Предлагаемый в работе МГА представляет собой гибридный метод на основе классического ГА и метода Нелдера — Мида (симплекс-алгоритма). Метод Нелдера — Мида, часто используемый алгоритм нелинейной оптимизации, является численным методом для нахождения минимума целевой функции в многомерном пространстве [10]. Предлагаемый в данной работе гибридный алгоритм MGA переключается на метод Нелдера — Мида после выполнения условий остановки ГА. Блок-схема алгоритма MGA показана на рис. 1.
При выполнении исследований принято ограничение на количество вычислений целевой функции (Nrf= 16 000) при поиске области глобального экстремума и условие перехода на алгоритм локальный оптимизации на основе метода Нелдера — Мида (после того как базовый генетический алгоритм выполнит 75 % Nrf операций).
6. Результаты. В результате проведенных исследований с помощью алгоритма машинного обучения
Таблица 1
Количество документов и запросов в тестовых коллекциях
Название тестовой коллекции Название подсистемы Количество запросов Количество документов
LETOR 4.0 MQ2007 1692 69623
LETOR 4.0 MQ2008 784 15211
LETOR 3.0 OHSUMED 106 16140
LETOR 3.0 Gov03td 50 49058
LETOR 3.0 Gov03np 150 148657
LETOR 3.0 Gov03hp 150 147606
LETOR 3.0 Gov04td 75 74146
LETOR 3.0 Gov04np 75 73834
LETOR 3.0 Gov04hp 75 74409
Рис. 1. Блок-схема гибридного алгоритма МвЛ на основе генетических алгоритмов и метода Нелдера-Мида
ранжированию LTR-MGA получен вектор весовых коэффициентов WC* для функции ранжирования. Далее на основе данных из тестовой коллекции ЬЕТОЯ произведена оценка качества ранжирования, для чего вычислены метрики качества. Дискретная метрика качества ранжирования NDCG@n оценивает качество первых п документов ответа системы. Общепринятыми метриками для оценки качества ранжирования являются NDCG@1, NDCG@5 и NDCG@10. Однако для более детального рассмотрения изменений метрики в зависимости были рассмотрены значения NDCG@n для всех п от 1 до 10. Для сравнения эффективности разработанного алгоритма с существующими решениями проведен сравнительный анализ с использованием ранжирующих алгоритмов, предоставленных в коллекциях ЬЕТОЯ 3.0. Результаты выполнения алгоритмов для тестовых коллекций ТБ2003 и ТБ2004 для метрики NDCG представлены на рис. 2. Результаты показывают, что алгоритм LTR-MGA превосходит тестовые алгоритмы, причем наиболее высокие значения име-
ются для NDCG@1 (на уровне первого документа). Превосходство алгоритма LTR-MGA вызвано тем, что, в отличие от рассмотренных в экспериментах тестовых ранжирующих функций, в предлагаемом подходе для оптимизации функции ранжирования именно метрика NDCG используется в качестве целевой функции.
Для того, чтобы оценить качество ранжирования при использовании предлагаемого алгоритма LTR-MGA вычислены значения метрик качества ранжирования документов в поисковой выдаче (рис. 3). Сравнение результатов ранжирования (табл. 2) при использовании базовой ранжирующей функции, базового алгоритма LTR-GA и модифицированного алгоритма LTR-MGA свидетельствует о преимуществе последнего.
Кроме того, при исследовании выполнена оценка времени, требуемого для МО ранжированию. Это необходимо для подтверждения того, что предложенный метод LTR-MGA превосходит в этом показателе подход, основанный на использовании традици-
Рис. 2. Сравнение алгоритмов машинного обучения ранжированию
по метрике NDCG для тестовых коллекций: слева — набор данных Gov03td, справа — набор данных Gov04td
*
Рис. 3. Оценка метрик качества ранжирования для базовой ранжирующей формулы и алгоритмов обучения LTR-GA и LTR-MGA
Метрики качества ранжирования для разных алгоритмов машинного обучения ранжированию
Таблица 2
Метрика качества ранжирования Базовая ранжирующая функция LTR-GA LTR-MGA Повышение значения метрики, %
Точность 0,201 0,251 0,267 26,81
NDCG@5 ( первые 5 документов) 0,149 0,31 0,339 90,47
NDCG@10 ( первые 10 документов) 0,265 0.342 0,362 29,14
Bpref 0,303 0,316 0,446 51,49
Полнота 0,524 0,542 0,732 39,03
* Серым выделены лучшие значения для соответствующей метрики
онного генетического алгоритма (ЬТЯ-ОЛ). Результаты сравнения временных затрат на выполнение алгоритмов ЬТЯ-ОЛ и ЬТЯ-МОЛ приведены в табл. 3.
7. Заключение. Таким образом, проведенные исследования показали, что при использовании предлагаемого подхода значения рассмотренных метрик ранжирования в ИПС увеличиваются (в среднем на 19,55 % по сравнению с алгоритмом ЬТЯ-ОЛ). Это подтверждает, что ЬТЯ-МОЛ работает корректно и значительно улучшает функцию ранжирования, другими словами — успешно решает задачу оптимизации. С помощью модифицированного алгоритма
за счет применения метода локальной оптимизации и введенных ограничений на количество вычислений целевой функции время машинного обучения снизилось (в среднем на 17,71 % по сравнению с использованием традиционного генетического алгоритма ЬТЯОЛ).
Разработанный алгоритм машинного обучения ранжированию ЬТЯ-МОЛ может быть использован в ИПС, использующих модель ранжирования на основе комбинации простых ранжирующих функций. Однако следует учесть некоторые ограничения по применению предлагаемого подхода. На основе
Оценка времени выполнения машинного обучения ранжированию в зависимости от размера обучающей выборки
Таблица 3
Размер текстовой коллекции документов
Время выполнения LTR-GA
Время выполнения LTR-MGA
Уменьшение времени выполнения, %
1000
19,17
15,42
19,56
5000
54,06
43,96
18,68
10000
84,07
72,18
15,01
50000
261,99
218,32
16,76
100000
652
531,25
18,52
Среднее значение
17,71
*Серым цветом выделены лучшие значения для соответствующего размера тестовой коллекции
полученных результатов выявлено, что после МО наибольший прирост имеет та метрика качества ранжирования, значение которой принималось в качестве целевой функции. В то же время остальные метрики могут не иметь существенного улучшения, а в некоторых случаях даже ухудшить свои значения. В качестве одного из возможных подходов к устранению этого недостатка предполагается решать задачу оптимизации как многокритериальную: равномерно улучшать несколько основных метрик ранжирования поисковой выдачи, вместо того чтобы оптимизировать одну. Кроме того, в дальнейших исследованиях планируется разработать методику построения целевой функции на основе линейной свертки основных метрик качества ранжирования для улучшения процесса информационного поиска.
Библиографический список
1. Tie-Yan Liu. Learning to Rank for Information Retrieval // Journal Foundations and Trends in Information Retrieval. Vol. 3, issue 3. March 2009. P. 225-331.
2. Christopher J. C. Burges, Tal Shaked, Erin Renshaw. Learning to Rank using Gradient Descent // Proceeding ICML '05 Proceedings of the 22nd international conference on Machine learning. 2005. P. 89-96.
3. Семенихин, С. В. Исследование подходов к машинному обучению ранжированию документов поисковой системой на базе генетических алгоритмов / С. В. Семенихин // Россия молодая: передовые технологии — в промышленность. — 2013. — № 2. — С. 82 — 85.
4. Многокритериальная оптимизация на основе генетических алгоритмов при синтезе систем управления : моногр. / Л. А. Денисова. — Омск : Изд-во ОмГТУ, 2014. — 170 с. — ISBN 978-5-8149-1822-2.
5. Денисова, Л. А. Автоматизация параметрического синтеза системы регулирования с использованием генетического алгоритма / Л. А. Денисова, В. А. Мещеряков // Автоматизация в промышленности. — 2012. — № 7. — С. 34 — 38.
6. Huber, Peter J. Robust Estimation of a Location Parameter // Annals of Statistics. - 1964. - № 53. - P. 73-101.
7. Семенихин, С. В. Автоматизация информационного поиска на базе многокритериальной оптимизации и генетических алгоритмов / С. В. Семенихин, Л. А. Денисова // Динамика систем, механизмов и машин. - 2014. - № 3. - С. 224 - 227.
8. Tie-Yan Liu, Jun Xu, Tao Qin, Wenying Xiong and Hang Li. LETOR: Benchmark Dataset for Research on Learning to Rank for Information Retrieval // SIGIR 2007 Workshop on Learning to Rank for Information Retrieval. - 2007. - С. 3-10.
9. Агеев, М. С. Официальные метрики Р0МИП'2004 / М. С. Агеев, И. Е Кураленок // II Россиискии семинар по оценке методов информационного поиска (РОМИП 2004), Пущино, 2004 : тр. ; под ред. И. С. Некрестьянова. - СПб. : НИИ химии СПбГУ. - С. 142-150.
10. J. A. Nelder, R. Mead, A simplex method for function minimization, The Computer Journal 7 (1965). 308-313.
СЕМЕНИХИН Святослав Витальевич, аспирант кафедры «Автоматизированные системы обработки информации и управления». Адрес для переписки: [email protected] ДЕНИСОВА Людмила Альбертовна, доктор технических наук, доцент кафедры «Автоматизированные системы обработки информации и управления». Адрес для переписки: [email protected]
Статья поступила в редакцию 18.03.2016 г. © С. В. Семенихин, Л. А. Денисова
