【排序学习】基于Pairwise和Listwise的排序学习

导语

PaddlePaddle提供了丰富的运算单元，帮助大家以模块化的方式构建起千变万化的深度学习模型来解决不同的应用问题。这里，我们针对常见的机器学习任务，提供了不同的神经网络模型供大家学习和使用。本周推文目录如下：

周一：【点击率预估】

Wide&deep 点击率预估模型

周二：【文本分类】

基于DNN/CNN的情感分类

周三：【文本分类】 

基于双层序列的文本分类模型

周四：【排序学习】

基于Pairwise和Listwise的排序学习

周五：【结构化语义模型】

深度结构化语义模型

排序学习(Learning to Rank， LTR)是信息检索和搜索引擎研究的核心问题之一，通过机器学习方法学习一个分值函数对待排序的候选进行打分，再根据分值的高低确定序关系。深度神经网络可以用来建模分值函数，构成各类基于深度学习的LTR模型。

在排序学习任务中，我们介绍基于RankLoss损失函数Pairwise排序模型和基于LambdaRank损失函数的Listwise排序模型(Pointwise学习策略见PaddleBook中推荐系统一课）。（http://www.paddlepaddle.org/docs/develop/book/05.recommender_system/index.cn.html）

01

基于Pairwise和Listwise的排序学习

排序学习技术[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]和LamdaRank[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。

|1. 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。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：

• Pointwise 方法

Pointwise方法是通过近似为回归问题解决排序问题，输入的单条样本为得分-文档，将每个查询-文档对的相关性得分作为实数分数或者序数分数，使得单个查询-文档对作为样本点(Pointwise的由来)，训练排序模型。预测时候对于指定输入，给出查询-文档对的相关性得分。

• 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。

• 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. 排序模型三类方法

|2. 实验数据

本例中的实验数据采用了排序学习中的基准数据LETOR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

例如调用接口

pairwise_train_dataset = functools.partial(paddle.dataset.mq2007.train, format="pairwise")

for label, left_doc, right_doc in pairwise_train_dataset():

    ...

|3. 模型概览

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中推荐系统一课。

|4.RankNet排序模型

RankNet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Ui，它的文档特征向量记做xi，对于给定的一个文档对Ui, Uj，RankNet将输入的单个文档特征向量x映射到f(x)，得到si=f(xi), sj=f(xj)。将Ui相关性比Uj好的概率记做Pi,j，则

由于排序度量函数大多数非连续，非光滑，因此RankNet需要一个可以优化的度量函数C。首先使用交叉熵作为度量函数衡量预测代价，将损失函数C记做

其中Pi,j¯代表真实概率，记做

而Si,j = {+1,0}，表示Ui和Uj组成的Pair的标签，即Ui相关性是否好于Uj。

最终得到了可求导的度量损失函数

可以使用常规的梯度下降方法进行优化。细节见（https://icml.cc/2015/wp-content/uploads/2015/06/icml_ranking.pdf）

同时，得到文档UiUi在排序优化过程的梯度信息为

表示的含义是本轮排序优化过程中文档Ui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。

• 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[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。使用PaddlePaddle实现RankNet排序模型，定义网络结构的示例代码见 ranknet.py 中的 half_ranknet 函数。

half_ranknet 函数中定义的结构使用了和图3相同的模型结构：两层隐藏层，分别是hidden_size=10的全连接层和hidden_size=1的全连接层。本例中的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，的结构，以docA为例，输入input_dim的文档特征，依次变换成10维，1维特征，最终输入到RankCost层中，比较docA和docB在RankCost输出得到预测值。

RankNet模型训练

训练RankNet模型在命令行执行：

python train.py --model_type ranknet

初次执行会自动下载数据，训练RankNet模型，并将每个轮次的模型参数存储下来。

RankNet模型预测

使用训练好的RankNet模型继续进行预测，在命令行执行：

python infer.py --model_type ranknet --test_model_path models/ranknet_params_0.tar.gz

本例提供了rankNet模型的训练和预测两个部分。完成训练后的模型分为拓扑结构(需要注意rank_cost不是模型拓扑结构的一部分)和模型参数文件两部分。在本例子中复用了ranknet训练时的模型拓扑结构half_ranknet，模型参数从外存中加载。模型预测的输入为单个文档的特征向量，模型会给出相关性得分。将预测得分排序即可得到最终的文档相关性排序结果。

|5.用户自定义RankNet数据

上述的代码使用了PaddlePaddle内置的排序数据，如果希望使用自定义格式数据，可以参考PaddlePaddle内置的mq2007数据集，编写一个新的生成器函数。例如输入数据为如下格式，只包含doc0-doc2三个文档，的格式。(featureid: feature_value)

query_id : 1, relevance_score:1, feature_vector 0:0.1, 1:0.2, 2:0.4  #doc0

query_id : 1, relevance_score:2, feature_vector 0:0.3, 1:0.1, 2:0.4  #doc1

query_id : 1, relevance_score:0, feature_vector 0:0.2, 1:0.4, 2:0.1  #doc2

query_id : 2, relevance_score:0, feature_vector 0:0.1, 1:0.4, 2:0.1  #doc0

.....

需要将输入样本转换为Pairwise的输入格式，例如组合生成格式与mq2007 Pairwise格式相同的结构

1 doc1 doc0

1 doc1 doc2

1 doc0 doc2

....

注意，一般在Pairwise格式的数据中，label=1表示docA和查询的相关性好于docB，事实上label信息隐含在docA和docB组合pair中。如果存在0 docA docB，交换顺序构造1 docB docA即可。

另外组合所有的pair会有训练数据冗余，因为可以从部分偏序关系恢复文档集上的全序关系。相关研究见PairWise approach[5]，本例不予赘述。

# a customized data generator

def gen_pairwise_data(text_line_of_data):

    """

      return :

      ------

      label : np.array, shape=(1)

      docA_feature_vector : np.array, shape=(1, feature_dimension)

      docA_feature_vector : np.array, shape=(1, feature_dimension)

    """

    return label, docA_feature_vector, docB_feature_vector

对应于paddle的输入中，integer_value为单个整数，dense_vector为实数一维向量，与生成器对应，需要在训练模型之前指明输入数据对应关系。

# Define the input data order

feeding = { "label":0,

            "left/data" :1,

            "right/data":2}

|6. LambdaRank排序模型

LambdaRank[6)]是Listwise的排序方法，是Bugers[6]等人从RankNet发展而来，使用构造lambda函数(LambdaRank名字的由来)的方法优化度量标准NDCG(Normalized Discounted Cumulative Gain)，每个查询后得到的结果文档列表都单独作为一个训练样本。NDCG是信息论中很衡量文档列表排序质量的标准之一，前K个文档的NDCG得分记做

前文中RankNet中推导出，文档排序需要的是排序错误的梯度信息。NDCG度量函数是非光滑，非连续的，不能直接求得梯度信息，因此将|delta(NDCG)|=|NDCG(new) - NDCG(old)|引入，构造lambda函数为

替换RankNet中的梯度表示，得到的排序模型称为LambdaRank。

由以上推导可知，LambdaRank网络结构和RankNet结构非常相似。如图所示：

图4. LambdaRank的网络结构示意图

一个查询得到的结果文档列表作为一条样本输入到网络中，替换RankCost为LambdaCost层，其他结构与RankNet相同。

• LambdaCost层 : LambdaCost层使用NDCG差值作为Lambda函数，score是一个一维的序列，对于单调训练样本全连接层输出的是1x1的序列，二者的序列长度都等于该条查询得到的文档数量。Lambda函数的构造详细见LambdaRank（https://papers.nips.cc/paper/2971-learning-to-rank-with-nonsmooth-cost-functions.pdf）

使用PaddlePaddle定义LambdaRank网络结构的示例代见 lambda_rank.py 中的lambda_rank函数。

上述结构中使用了和图3相同的模型结构。和RankNet相似，分别使用了hidden_size=10和hidden_size=1的两个全连接层。本例中的input_dim指输入单个文档的特征的维度。每条输入样本为label，的结构，以docA为例，输入input_dim的文档特征，依次变换成10维，1维特征，最终输入到LambdaCost层中。需要注意这里的label和data格式为dense_vector_sequence，表示一列文档得分或者文档特征组成的序列。

LambdaRank模型训练

训练LambdaRank模型在命令行执行：

python train.py --model_type lambdarank

初次运行脚本会自动下载数据训练LambdaRank模型，并将每个轮次的模型存储下来。

LambdaRank模型预测

LambdaRank模型预测过程和RankNet相同。预测时的模型拓扑结构复用代码中的模型定义，从外存加载对应的参数文件。预测时的输入是文档列表，输出是该文档列表的各个文档相关性打分，根据打分对文档进行重新排序，即可得到最终的文档排序结果。

使用训练好的LambdaRank模型继续进行预测，在命令行执行：

python infer.py --model_type lambdarank --test_model_path models/lambda_rank_params_0.tar.gz

|7.自定义 LambdaRank数据

上面的代码使用了PaddlePaddle内置的mq2007数据，如果希望使用自定义格式数据，可以参考PaddlePaddle内置的mq2007数据集，编写一个生成器函数。例如输入数据为如下格式，只包含doc0-doc2三个文档的格式。

query_id : 1, relevance_score:1, feature_vector 0:0.1, 1:0.2, 2:0.4  #doc0

query_id : 1, relevance_score:2, feature_vector 0:0.3, 1:0.1, 2:0.4  #doc1

query_id : 1, relevance_score:0, feature_vector 0:0.2, 1:0.4, 2:0.1  #doc2

query_id : 2, relevance_score:0, feature_vector 0:0.1, 1:0.4, 2:0.1  #doc0

query_id : 2, relevance_score:2, feature_vector 0:0.1, 1:0.4, 2:0.1  #doc1

.....

需要转换为Listwise格式，例如

1    1    0.1,0.2,0.4

1    2    0.3,0.1,0.4

1    0    0.2,0.4,0.1

2    0    0.1,0.4,0.1

2    2    0.1,0.4,0.1

......

数据格式注意

• 数据中每条样本对应的文档数量都必须大于lambda_cost层的NDCG_num

• 若单条样本对应的文档都为0，文档相关性都为0，NDCG计算无效，那么可以判定该query无效，我们在训练中过滤掉了这样的query。

# self define data generator

def gen_listwise_data(text_all_lines_of_data):

    """

    return :

    ------

    label : np.array, shape=(samples_num, )

    querylist : np.array, shape=(samples_num, feature_dimension)

    """

    return label_list, query_docs_feature_vector_matrix    

对应于PaddlePaddle输入，label的类型为dense_vector_sequence，是得分的序列，data的类型为dense_vector_sequence，是特征向量的序列输入，input_dim为单个文档的一维特征向量维度，与生成器对应，需要在训练模型之前指明输入数据对应关系。

# Define the input data order

feeding = {"label":0,

           "data" : 1}

|8. 训练过程中输出自定义评估指标

这里，我们以 RankNet 为例，介绍如何在训练过程中输出自定义评估指标。这个方法同样可以用来在训练过程中获取网络某一层输出矩阵的值。

RankNet网络学习一个打分函数对左右两个输入进行打分，左右两个输入的分值差异越大，打分函数对正负例的区分能力越强，模型的泛化能力越好。假设我们希望输出：训练过程中模型对左右输入打分之差绝对值的平均值这样一个指标。为了计算这个自定义的指标，需要获取每个mini-batch之后分值层（对应着ranknet中的name为left_score和right_score的层）的输出矩阵。可以通过下面两步来实现这一功能：

在event_handler中处理PaddlePaddle预定义的paddle.event.EndIteration或是paddle.event.EndPass事件。

调用event.gm.getLayerOutputs，传入网络中指定层的名字，便可获取该层在一个mini-batch前向计算结束后的值。

下面是代码示例：

def score_diff(right_score, left_score):

    return np.average(np.abs(right_score - left_score))

def event_handler(event):

    if isinstance(event, paddle.event.EndIteration):

        if event.batch_id % 25 == 0:

            diff = score_diff(

                event.gm.getLayerOutputs("right_score")["right_score"][

                    "value"],

                event.gm.getLayerOutputs("left_score")["left_score"][

                    "value"])

            logger.info(("Pass %d Batch %d : Cost %.6f, "

                         "average absolute diff scores: %.6f") %

                        (event.pass_id, event.batch_id, event.cost, diff))

|9. 总结

LTR在实际生活中有着广泛的应用。排序模型构造方法一般可划分为PointWise方法，Pairwise方法，Listwise方法，本例以LETOR的mq2007数据为例子，阐述了Pairwise的经典方法RankNet和Listwise方法中的LambdaRank，展示如何使用PaddlePaddle框架构造对应的排序模型结构，并提供了自定义数据类型样例。PaddlePaddle提供了灵活的编程接口，并可以使用一套代码运行在单机单GPU和多机分布式多GPU下实现LTR类型任务。

注意事项

1. 本例作为LTR的演示示例，所采用的网络规模较小，在应用中须结合实际情况调整网络复杂度，对网络规模重新进行设置。

2. 本例实验数据中的特征向量为查询-文档对的联合特征，当使用查询和文档的独立特征时，可参考DSSM构建网络。

【参考文献】

1. https://en.wikipedia.org/wiki/Learning_to_rank

2. Liu T Y. Learning to rank for information retrieval[J]. Foundations and Trends® in Information Retrieval, 2009, 3(3): 225-331.

3. Li H. Learning to rank for information retrieval and natural language processing[J]. Synthesis Lectures on Human Language Technologies, 2014, 7(3): 1-121.

4. Burges C, Shaked T, Renshaw E, et al. Learning to rank using gradient descent[C]//Proceedings of the 22nd international conference on Machine learning. ACM, 2005: 89-96.

5. Cao Z, Qin T, Liu T Y, et al. Learning to rank: from pairwise approach to listwise approach[C]//Proceedings of the 24th international conference on Machine learning. ACM, 2007: 129-136.

6. Burges C J C, Ragno R, Le Q V. Learning to rank with nonsmooth cost functions[C]//NIPS. 2006, 6: 193-200.

 end

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