查询-文档相关性的度量是信息检索理论和实践所面临的核心问题之一，中国人民大学教授、智源研究员徐君团队指出文档的相关并不独立，导致传统的概率排序准则具有局限性。据此提出了基于集合到排列映射的深度排序模型SetRank，从全局的角度建模了多个待排序文档间的交互，提升了文档排序的精度和用户的搜索体验。研究成果已经获得了谷歌研究院、犹他大学等一流研究机构和高校的关注，并进一步验证了其在无偏排序学习上具有明显的优势。模型已经在华为等企业的搜索产品中得到了初步验证，计划在相关的搜索产品中落地。
SetRank模型架构。（图片来源：学者提供）
