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0.1.0 | 2022年8月2日 |
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#19 in #ranking
6.5MB
1.5K SLoC
包含 (MSI 安装程序, 515KB) ReferenceAlgs_OHSUMED.xls,(MSI 安装程序, 36KB) SingleFeatures_OHSUMED.xls
lt.rs
Rustaceans的学习排序
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🌟 排序问题的机器学习。
在给定语料库中对文档进行排序的问题是信息检索的核心问题。尽管这个问题在搜索引擎中更为知名,但这些排序算法可以用于不同的解决方案,如协同过滤、问答、多媒体检索、文本摘要和在线广告。
最近,鉴于可用于训练的大量数据,现在可以利用现有的机器学习(ML)技术来构建更有效的排序模型。使用监督机器学习技术来解决排序问题被称为学习排序(LTR)。
✨ 功能
基于非常著名的库 RankLib
,lt.rs 提供LTR模型和稳定的接口,以便您可以在平台上实现自己的模型。
- ⚡️ SVMLight 支持
- ⚡️ AdaRank 增强方法
- ⚡️ 不同的相关性指标来调整模型
- ⚡️ 未来:命令行应用程序
性能
ltrs 可以提供根据给定语料库拟合LTR模型的能力。目前,我们的模型性能良好,但仍有一些如下所述的限制。
对于这类应用程序,性能是绝对必要的,特别是对于大型数据集。所以这肯定是我正在努力实现的事情,并将很快在这里呈现...
💔 限制
虽然 ltrs 提供了一些非常有趣的功能,但它目前无法处理一些重要的事情。它有一些限制
- ltrs 无法处理无法直接加载到主内存中的大文件;
- ltrs 支持的LTR模型不如我们希望的那样多(目前还不到)
依赖关系
~5–18MB
~186K SLoC