Recodificação de atributos para learning to rank usando autoencoders

• Ano de defesa: 2017
• Autor(a) principal: Alberto de Sá Cavalcanti de Albuquerque
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Minas Gerais; UFMG
• Palavras-chave em Português: Aprendizado de Ordenação de Documentos; Recuperação de Informação; Aprendizado de Máquina; Representações; Recuperação da informação; Aprendizado de representações; Aprendizado de ranqueamento; Computação; Aprendizado de máquina
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/1843/JCES-ARRMAB

Neste trabalho, nós avaliamos de forma abrangente o impacto e potencial que o aprendizado profundo de representações alternativas tem enquanto aprimorador de resultados em tarefas de ordenação de documentos. Nós utilizamos autoencoders empilhados para criar um conjunto de centenas de representações alternativas de diversas bases de dados, e as avaliamos sob a ótica do desempenho de diversos algoritmos tradicionais de aprendizado de ordenação de documentos. Em outras palavras, procuramos saber o quão fácil ou dificíl é aprimorar a representação dos dados, usando autoencoders, que esses algoritmos utilizam em suas tarefas de aprendizado, e o quão melhores tais representações podem ser. Utilizamos o autoencoder para percorrer o domínio de representações possíveis de forma uniforme, de modo a, também, procurar entender o quão útil o autoencoder é para tal tarefa. Vemos em nossas análises que é possível, embora difícil, aprimorar a representação dos dados de forma relevante, obtendo resultados superiores ao estado da arte nas tarefas de ordenação de documentos. Vemos também que há conjuntos de hiperparâmetros do autoencoder que tendem a gerar resultados melhores.