<div dir="ltr">







<p class=""><span class="">Hi all,</span></p><p class="">Thank you for giving me the opportunity to work with Xapian :) I am Jiarong Wei, a third year undergraduate student in Zhejiang University, China. In GSoC 2014, I will work on Letor module with Hanxiao Sun. </p>

<p class="">Here are some questions I encountered these days,</p><p class=""><span class=""></span></p><p class=""></p><ol><li>In letor.cc, we have two parts of functions: the training part and the ranking part. I’ll use SVMRanker as an example. The training part basically uses the libsvm library and training data to train a model, then save the model file. The ranking part will calculate score for each document in searching results (MSet) by using the trained model file. My question is for each of our three rankers: 1) SVMRanker 2) ListMLE 3) ListNet, do we need three different types of training part? (The ranking part for each of those have the same form I think) I’m not sure the parameters for these three different rankers are the same or not (I guess they’re different). In my understanding, the letor.cc basically just pass parameters ranker. It’s the ranker will do training and calculating things actually. So if we can generalize the form for training part, we don’t need functions like prepare_training_data_for_svm, prepare_training_data_for_listwise etc. We just need  prepare_training_data instead. (We can benefit from inheritance of ranker in training part just like in ranking part)</li>

<li>There is one thing I have to confirm: once we have the training model (like model file of SVMRanker), we won’t train that model again in general. (The behavior of questletor.cc under bin/ confuses me)<br></li><li>Since RankList will be removed, according to the meeting last week, its related information will be stored under MSet::Internal. My plan is to create new class under MSet::Internal. That class will have two kinds of feature vectors: normalized one and unnormalized one. Since it’s in MSet::Internal, there is a wrapper class outside it I think. So it also needs to provide corresponding APIs in that wrapper class. Also, the ranker will use MSet instead of RankList. Do you have any suggestions for this part?<br>

</li><li>For FeatureVector, I think it could be discarded since it just stores the information of feature vector of  each document, those information will be stored in the new class in MSet::Internal mentioned in 3.<br></li>

<li>For Feature (letor_feature.cc), I think it could be a static class. It mainly focuses on the calculation of different features. For this part, I’m trying to figure out a better method to implement it. In the meeting last week, Olly and Parth suggested using a dispatching function to calculating different kinds of features because different features, like query-related feature and document feature, will use different parameters to calculate. By adopting this method, we should write down every calculating method in the same class, it’s a little hard to extend to use more features. If a user wants to use his own feature, he need to modify our source code instead of adding his own thing and making letor module use it, like implementing his own feature calculation class and call letor module to use it. I just think it’s not that convenient to extend features. In GSoC 2014, I also need to implement a feature selection algorithm so this part I think it’s kind of important, I mean the extensibility of features.<br>

</li><li>For FeatureManager, it will set the context for feature calculation, like set Database, set query and what kinds of features we want. It provides some basic information like term frequency and inverse document frequency etc. Also it will have function update_mset to touch feature information to MSet.<br>

</li><li>For feature selection, I don’t know when to apply this selection. We will provide the features we want to use to FeatureManager. So the feature selection will provide some information like this feature is better so it will have larger weight? Or this algorithm will select subset of features we provide to generate feature vectors?<br>

</li><li>Do we have document about unit test? That’s also what Hanxiao is looking for.<br></li><li>For automated tests, my idea is to use some data to test the functionality of letor module. It will also cover different configurations, like using different rankers, to test the functionality. I think I need some help for this part. Can someone give me some advice?</li>

</ol><p></p><p class=""><span class="">Thanks for your help :) </span></p><p class="">

























</p><p class=""><span class="">Jiarong Wei</span></p></div>