Learning-to-Rank deals with maximizing the utility of a list of examples presented to the user, with items of higher relevance being prioritized. It has several practical applications such as large-scale search, recommender systems, document summarization and question answering. While there is widespread support for classification and regression based learning, support for learning-to-rank in deep learning has been limited. We propose TensorFlow Ranking, the first open source library for solving large-scale ranking problems in a deep learning framework. It is highly configurable and provides easy-to-use APIs to support different scoring mechanisms, loss functions and evaluation metrics in the learning-to-rank setting. Our library is developed on top of TensorFlow and can thus fully leverage the advantages of this platform. For example, it is highly scalable, both in training and in inference, and can be used to learn ranking models over massive amounts of user activity data, which can include heterogeneous dense and sparse features. We empirically demonstrate the effectiveness of our library in learning ranking functions for large-scale search and recommendation applications in Gmail and Google Drive. We also show that ranking models built using our model scale well for distributed training, without significant impact on metrics. The proposed library is available to the open source community, with the hope that it facilitates further academic research and industrial applications in the field of learning-to-rank.


翻译:“学习到兰克”处理如何最大限度地利用向用户提供的范例清单,将具有更高相关性的项目列为优先事项。它有若干实际应用,例如大规模搜索、推荐系统、文件总结和回答问题。虽然对分类和基于回归的学习得到广泛支持,但支持深层学习的学习到入层是有限的。我们提议TensorFlow排名,这是第一个在深层学习框架内解决大规模排名问题的开放源库。它是高度可配置的,并且提供了易于使用的API,以支持学习到课堂设置中不同的评分机制、损失功能和评价指标。我们的图书馆是在TensorFlow顶端开发的,因此能够充分利用这个平台的优势。例如,在培训和推断方面,支持学习到层的学习是高度可伸缩的,可以用来学习与大量用户活动数据相比的排名模型,其中可以包括混杂的密度和稀少的特征。我们从经验上展示了图书馆在学习大规模搜索和推荐模型应用Gmail和谷歌驱动器中的各种评分功能的有效性。我们图书馆在Tensorform 上开发了大规模搜索和推荐应用软件的模型,我们还展示了在学术驱动器上的现有模型。我们所建的模型,在向学术驱动器上建的模型,我们还建的学习到开发了相当高的模型。我们所建的学习的模型,在向可扩展的学习到开发到开发到开发到开发到开发到开发的模型的建筑的模型的模型的深度的深度的模型,可以产生。

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