機械学習による検索ランキング改善ガイド ―技術解説とハンズオンで学ぶ機械学習ランキングモデルの導入と改善

5章機械学習検索ランキングによる検索ランキング改善

本章からは、本書のメインである機械学習を利用した検索ランキング改善について説明します。本章ではまず機械学習モデルをランキングロジックに利用する方法について説明します。次に、ランキングロジックに利用する機械学習モデルの構築について説明します。最後に、検索エンジンで機械学習モデルを動かすためのプラグイン（LTRプラグイン）の導入について説明します。

5.1　機械学習検索ランキング

「4章 機械学習を利用しない検索ランキング」では、「BM25特徴量と他の1つの特徴量の重み付き和」というランキングロジックについて説明しました。これは検索ランキングの改善にとても有効ですが、2つ以上の特徴量を利用しようとすると重みを決定するのに時間がかかるという問題があります。

例をあげましょう。このランキングロジックを個の特徴量を利用するように拡張すると、(5.1)で表されます。

(5.1)

ここではBM25特徴量と他の個の特徴量を結合した配列、は個の特徴量に対応する重みです。 ...