この記事は 「情報検索：検索エンジンの実装と評価」（Buttcher本） Advent Calendar 2020 の 25 日目の記事です．

この記事では第 8 章を最初から解説する...予定だったのですが，8.1 から 8.5 までの話，つまり確率的ランキング原理から BM25 の導出までについては，既に素晴らしい日本語解説が存在するため，この部分に関してはそちらを御覧ください¹²．また，導出などはどうでもいい，とにかく BM25 の式の意味を知りたい，という人は解説動画³⁴を見るとよいと思います．TF-IDF から BM25 までを非常に平易に説明してくれています．

この記事では，8.6 と 8.7 について解説をしていきます．

8.6 Relevance …

概要

LightGBM には LambdaRank が実装されており，簡単にランキング学習ができるようになっている． しかし残念なことに，日本語で試してみた例は非常に少ない． 特に，実際にデータ用意して学習し，評価するところまでやって公開している例がほぼ見当たらない．

そこで，ランキング学習の練習を兼ねて，データの読み込み，モデルの学習，評価までを行う notebook を作成して公開した． Google Colab で作成しているので，Open in Colab のリンク先に行くことで，作成した notebook を Google Colab 上ですぐに実行することも可能にしている． データとしては，LightGBM が公式で用意している examples のデータを使用し，評価指標としては NDCG@10 を用いた．

作成した notebook