020 | SIGIR 2018论文精读：如何利用对抗学习来增强排序模型的普适性？

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SIGIR 2018最佳短论文《使用对抗学习实现神经排序模型的跨领域正则化》介绍了如何利用对抗学习来增强排序模型的普适性。文章由来自马萨诸塞大学阿默斯特分校和微软研究院的研究人员合作完成。主要贡献在于将对抗学习应用于信息检索领域，以训练排序模型不偏好特定领域的信息，从而实现跨领域信息检索的有效性。 文章提出的核心方法是利用两套模型，一套用于学习查询关键词和文档之间的相关关系，另一套是对抗学习的模型，通过对抗学习来分别产生相关和不相关的文档，从而增强模型的普适性。实验结果表明，对抗训练可以显著提高模型在不同领域的表现，尤其在移除特定领域文档的情况下，效果更为明显。 这篇论文的独特之处在于将对抗学习应用于信息检索领域，通过训练模型不偏好特定领域的信息，从而提高跨领域信息检索的效果。文章的贡献和方法为信息检索领域的研究提供了新的思路和方法，对于对抗学习在信息检索领域的应用具有重要的指导意义。