详解Pairwise模型

Pairwise原理

对于用户输入的一个query $q$, $U_i$和$U_j$是结果中其中两篇待排序的文章, $s_i$是模型打给文章$U_i$的分数, 分数的含义是预测了$q$和$U_i$之间的相关性, $s_j$同理.

我们可以预测将文章$U_i$排在$U_j$之前的概率, 从而将排序转化成一个二分类问题. 将$U_i$排在$U_j$之前的概率定义如下:

$P_{ij}=P(U_i \triangleright U_j)=\frac{1}{1+e^{-\sigma (s_i-s_j)}}$

这里的$\sigma$是一个超参数, 并不是sigmoid函数.

用$\bar{P}_{ij}$定义$U_i$排在$U_j$前面这个论述的真实性, 即二分类的真实标签. 1为论述为真, 0为论述为假, 0.5代表$U_i$与$U_j$的位置相同. 做一个简单的数据变换, 用$S_{ij}\in[-1,0,1]$来代表$U_i$排在$U_j$前面这个论述的真实性, 从而定义损失函数binary cross entropy loss如下:

$$\begin{aligned} C &= -\bar{P}_{ij}\log P_{ij} - (1 - \bar{P}_{ij})\log(1 - P_{ij}) \\ &= \frac{1}{2}(1-S_{ij})\sigma(s_i-s_j) + \log(1+e^{\sigma(s_i-s_j)}) \end{aligned}$$

其中第一步到第二步的转换是带入了$\bar{P}_{ij}=\frac{1}{2}(1+S_{ij})$以及$S_{ij}\in[-1,0,1]$.

关于训练集, 也需要进行简化. 由于一对文章$U_i$和$U_j$, $U_i$排在$U_j$前和$U_j$排在$U_i$后两个论述真实性一定是互斥的, 所以如果把$(U_i, U_j, 1)$$(U_j, U_i, 0)$都放入在训练集中, 会出现冗余的情况. 因此在训练集中, 只保留所有$S_{ij}=1$的样本.

然后以上面的binary cross entropy loss为损失函数, 对模型中所有的参数$w_k$求导:

$$\begin{aligned} \frac{\partial C}{\partial w_k} &= \frac{\partial C}{\partial s_i}\frac{\partial s_i}{\partial w_k} + \frac{\partial C}{\partial s_j}\frac{\partial s_j}{\partial w_k} \\ &= \sigma(\frac{1}{2}(1-S_{ij})-\frac{1}{1+e^{\sigma(s_i-s_j)}})(\frac{\partial s_i}{\partial w_k} - \frac{\partial s_j}{\partial w_k}) \\ &= \lambda_{ij}(\frac{\partial s_i}{\partial w_k}-\frac{\partial s_j}{\partial w_k}) \end{aligned}$$

将$(\frac{\partial s_i}{\partial w_k}-\frac{\partial s_j}{\partial w_k})$前面的项用$\lambda_{ij}$表示, 由于训练样本中的$S_{ij}=1$, 可以将$\lambda_{ij}$简化如下:

$\lambda_{ij}=\sigma(\frac{1}{2}(1-S_{ij})-\frac{1}{1+e^{\sigma(s_i-s_j)}})=\frac{-\sigma}{1+e^{\sigma(s_i-s_j)}}$

而$\frac{\partial s_i}{\partial w_k}$和$\frac{\partial s_j}{\partial w_k}$是模型的输出对参数的导数, 这个在不同的模型中有不同的解决方法(NN, GBDT等).

这里我们关心的是$\frac{\partial C}{\partial s_i}$和$\frac{\partial C}{\partial s_j}$, 且有$\frac{\partial C}{\partial s_i}=-\frac{\partial C}{\partial s_j}$, 因此计算得到其中的一项即可, 即损失函数对第$i$篇文章的预测得分的导数. 因为这里的导数我们用$\lambda_{ij}$表示, 这也是LambdaRank, LambdaMART等一系列算法的由来.

总结两点:

• $\lambda_{ij}$是一个梯度

• binary loss function, 对列表头部的排序正确性和列表尾部的排序正确性一视同仁, 实际上是优化AUC

优化Pairwise

而如果我们要优化NDCG这样重点关注头部位置的指标, 这些指标对单个文档的预测得分的微小变化, 要么无动于衷(预测得分没有引起文档排序变化), 要么反应剧烈(引起了排序变化), 因此在训练的过程中, 无法定义一个连续可导的损失函数.

LambdaRank/LambdaMART的解决思路, 即为既然无法定义一个符合要求的损失函数, 就不再定义损失函数了, 直接定义一个符合我们要求的梯度. 这个不是由损失函数推导出来的, 被人为定义出来的梯度, 就是Lambda梯度.

如果我们现在的目标是优化NDCG指标, 如何定义梯度?

首先, 在上一轮迭代结束后, 将所有的文档(同一个query下的)按照上一轮迭代得到的预测分数从大到小进行排序.

然后对于文本对$(U_i, U_j)$, 如果使用binary cross entropy loss, 则损失函数对于预测分数的预测仍为:

$\lambda_{ij}=\sigma(\frac{1}{2}(1-S_{ij})-\frac{1}{1+e^{\sigma(s_i-s_j)}})=\frac{-\sigma}{1+e^{\sigma(s_i-s_j)}}$

然后, 将$U_i$和$U_j$的排序位置调换, 计算NDCG指标的变化$|\Delta_{NDCG}|$, 然后构造Lambda梯度, 将$|\Delta_{NDCG}|$乘到上一步得到的Lambda梯度之上, 就得到了优化的Lambda梯度. 不同的优化指标, 对应着不同的优化的Lambda梯度.

注意

• 需要特别注意样本的组织方法. 排序只对同一个query下的候选文档/同一个推荐session下的候选商品才有意义, 所以与普通二分类不同, LTR训练集有一个分组的概念, 同一个组内的候选物料才能匹配成对, 相互比较. 这一点在xgboost或lightgbm模型框架中, 对应的数据组成形式, 都有体现.

参考资料

• 走马观花Google TF-Ranking的源代码