Descrizione
Istella-X (eXtended) LETOR è un benchmark Learning to Rank esteso, ottenuto recuperando fino a 5.000 documenti per query sulla base del punteggio di ranking BM25F.
- 10.000 query; 220 caratteristiche per coppia query-documento
- 26.791.447 coppie query-documento
- Suddivisione training/validation/test: 60% / 20% / 20%
Pubblicazioni da citare
Se utilizzi questo dataset nella tua ricerca, riconosci il contributo di Istella SpA e cita le seguenti pubblicazioni:
Claudio Lucchese, Franco Maria Nardini, Raffaele Perego, Salvatore Orlando, Salvatore Trani. 2018. Selective Gradient Boosting for Effective Learning to Rank. The 41st International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval. 10.1145/3209978.3210048.
BibTeX
@inproceedings{istellaX2018,
author = {Claudio Lucchese and Franco Maria Nardini and Raffaele Perego and Salvatore Orlando and Salvatore Trani},
title = {Selective Gradient Boosting for Effective Learning to Rank},
booktitle = {The 41st International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval},
year = {2018},
doi = {10.1145/3209978.3210048},
url = {https://doi.org/10.1145/3209978.3210048},
pages = {155--164},
}Domenico Dato, Claudio Lucchese, Franco Maria Nardini, Salvatore Orlando, Raffaele Perego, Nicola Tonellotto, Rossano Venturini. 2016. Fast Ranking with Additive Ensembles of Oblivious and Non-Oblivious Regression Trees. ACM Transactions on Information Systems. 10.1145/2987380.
BibTeX
@article{istellaLetor2016,
author = {Domenico Dato and Claudio Lucchese and Franco Maria Nardini and Salvatore Orlando and Raffaele Perego and Nicola Tonellotto and Rossano Venturini},
title = {Fast Ranking with Additive Ensembles of Oblivious and Non-Oblivious Regression Trees},
journal = {ACM Transactions on Information Systems},
year = {2016},
doi = {10.1145/2987380},
url = {https://doi.org/10.1145/2987380},
volume = {35},
number = {2},
articleno = {15},
numpages = {31},
}
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