リランキングモデル - genai @ ウィキ

リランキングモデルは、検索エンジンや推薦システムにおいて、初期の候補リストを再評価し、最適な順序で提示するために用いられます。以下に、代表的な10のリランキングモデルとその詳細を説明します。

【リランキングの概念的な手法の分類】

ポイントワイズリランキング：
各ドキュメントを独立に評価し、関連度スコアを算出する手法です。分類や回帰モデルが用いられます。
シンプルで実装が容易ですが、ドキュメント間の相対的な順位関係を考慮しません。

適したデータ・状況：大量のラベル付きデータがあり、各ドキュメントの関連度を個別に評価できる場合。
適さないデータ・状況：ドキュメント間の相対的な順位関係が重要な場合や、ラベル付きデータが少ない場合。

具体例：検索結果の各ページに対してクリック率を予測し、そのスコアに基づいて順位を再設定する。

{ペアワイズリランキング：
}ドキュメントのペアを比較し、どちらがより関連性が高いかを学習する手法です。ランキングSVMやニューラルネットワークが使用されます。
ポイントワイズより高い精度が期待できますが、計算コストが増加します。

適したデータ・状況：ドキュメント間の相対的な順位関係が重要で、ペアごとの比較データが入手可能な場合。
適さないデータ・状況：ペアごとの比較データの作成が困難な場合や、計算コストを抑えたい場合。

具体例：ユーザーの過去のクリックデータを用いて、同一クエリに対するドキュメントペアの優劣を学習し、ランキングモデルを構築する。

リストワイズリランキング：
ドキュメントのリスト全体を対象に、最適な順位付けを学習する手法です。リスト全体の損失関数を最小化します。
全体的なランキング性能を向上させますが、学習が複雑で計算資源を多く必要とします。

適したデータ・状況：リスト全体の順位が重要で、リスト単位の評価データが豊富にある場合。
適さないデータ・状況：学習が複雑で計算資源を多く必要とするため、リソースが限られている場合。

具体例：ユーザーの検索セッション全体を分析し、クエリに対する最適な結果リストを生成するモデルを訓練する。

クロスエンコーダーモデル：
クエリとドキュメントを同時に入力し、関連度を直接計算するモデルです。BERTなどのトランスフォーマーモデルが用いられます。
高精度なリランキングが可能ですが、計算負荷が高いため、候補を絞り込んだ後の再ランキングに適しています。

適したデータ・状況：高精度なリランキングが求められ、計算資源が十分にある場合。
適さないデータ・状況：計算負荷が高いため、リアルタイム処理や大量のデータを扱う場合。

具体例：BERTモデルを使用して、クエリと各ドキュメントのペアを入力し、関連度スコアを算出して再ランキングする。

ハイブリッドリランキング：
複数のリランキング手法を組み合わせ、各手法の利点を活かすモデルです。例えば、ベクトル検索で候補を抽出し、その後クロスエンコーダーで再ランキングを行うなど。
効率と精度のバランスを取ることが可能です。

適したデータ・状況：効率と精度のバランスを取りたい場合や、複数の手法の強みを活かしたい場合。
適さないデータ・状況：モデルの複雑さが増すため、実装やメンテナンスが困難な場合。

具体例：初期のベクトル検索で候補を抽出し、その後クロスエンコーダーモデルで再ランキングを行うことで、効率と精度を両立させる。

【手法を具体的に実現するモデルやアルゴリズムの名称】

BM25（Okapi BM25）
BM25は、情報検索における確率的モデルで、文書とクエリ間の関連性を評価します。文書の長さや用語の頻度を考慮し、関連性スコアを算出します。そのシンプルさと効果的な性能から、広く利用されています。

LambdaMART
LambdaMARTは、勾配ブースティングを用いたランキングモデルで、検索エンジンのランキングタスクで広く使用されています。特に、ランキングの損失関数を直接最適化することで、高精度なランキングを実現します。

RankNet
RankNetは、ニューラルネットワークを基盤としたランキングモデルで、ペアワイズのアプローチを採用しています。クエリに対する文書ペアの関連性を学習し、ランキングを生成します。Microsoftによって開発され、検索エンジンの性能向上に寄与しました。

ListNet
ListNetは、リスト全体を考慮してランキングを学習するモデルで、リストワイズのアプローチを取ります。クエリに対する文書リスト全体の順位を学習し、より整合性のあるランキングを提供します。

BERT-based Reranker
BERTなどのトランスフォーマーモデルを用いて、文書とクエリの関連性を高精度に評価します。事前学習された言語モデルを活用することで、文脈理解能力が向上し、リランキング性能が大幅に改善されました。

Cohere Rerank 3
Cohere社が提供するリランキングモデルで、多言語対応や高いスループット性能を持ち、検索システムやRAG（Retrieval-Augmented Generation）システムの強化に活用されています。特に、日本語を含む多言語でのリランキングにおいて高い性能を示しています。

XGBoost Rank
XGBoost Rankは、勾配ブースティングフレームワークXGBoostのランキングタスク向け拡張で、効率的なリランキングが可能です。高速な学習と高い精度を兼ね備え、多くの実務で採用されています。

LightGBM Ranker
LightGBM Rankerは、Microsoftが開発した勾配ブースティングフレームワークLightGBMのランキングモデルで、高速な学習と推論が特徴です。大規模データセットに対しても効率的に動作し、検索エンジンや推薦システムで広く利用されています。

Deep Relevance Matching Model (DRMM)
DRMMは、深層学習を用いたリランキングモデルで、クエリと文書間の関連性を詳細に評価します。ヒストグラムベースの特徴抽出とニューラルネットワークを組み合わせることで、高精度なリランキングを実現します。

Neural Matching Models
ニューラルネットワークを活用して、クエリと文書のマッチングを行うモデル群で、特に自然言語処理分野で注目されています。文書とクエリの意味的な関連性を捉えることで、従来の手法では難しかったリランキングを可能にします。