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two towerアーキテクチャは、Unbiased Learning to Rankで使用される事がある。 これは、関連性を予測するtowerと別のtowerが観測バイアスを予測するモデルとなっている。
多くの場合、これらのtowerは完全に因数分解可能であると仮定しており、観測される効用は関連度と観測確率の一次乗算であると仮定している。 two towerの間の一次乗算は、実世界のデータセットをモデル化するには、あまりにも限定的である可能性がある。
うまくいくらしい
論文URL
https://dl.acm.org/doi/10.1145/3477495.3531837
著者
Le Yan, Zhen Qin, Honglei Zhuang, Xuanhui Wang, Michael Bendersky, Marc Najork
会議
SIGIR ’22
背景
目的
アプローチ
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