論文の概要: Beyond Accuracy: Measuring Representation Capacity of Embeddings to
Preserve Structural and Contextual Information
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.11294v1
- Date: Wed, 20 Sep 2023 13:21:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-21 16:14:07.493716
- Title: Beyond Accuracy: Measuring Representation Capacity of Embeddings to
Preserve Structural and Contextual Information
- Title（参考訳）: 精度を超えて:構造的および文脈的情報を保存する埋め込みの表現能力を測定する
- Authors: Sarwan Ali
- Abstract要約: 埋め込みのテキスト表現能力を測定する手法を提案する。
この研究の背後にある動機は、埋め込みの強さと限界を理解することの重要性にある。
提案手法は, 埋込評価の分野の進展に寄与するだけでなく, 研究者や実践者に定量的な測定力を与える。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8130068086063336
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Effective representation of data is crucial in various machine learning
tasks, as it captures the underlying structure and context of the data.
Embeddings have emerged as a powerful technique for data representation, but
evaluating their quality and capacity to preserve structural and contextual
information remains a challenge. In this paper, we address this need by
proposing a method to measure the \textit{representation capacity} of
embeddings. The motivation behind this work stems from the importance of
understanding the strengths and limitations of embeddings, enabling researchers
and practitioners to make informed decisions in selecting appropriate embedding
models for their specific applications. By combining extrinsic evaluation
methods, such as classification and clustering, with t-SNE-based neighborhood
analysis, such as neighborhood agreement and trustworthiness, we provide a
comprehensive assessment of the representation capacity. Additionally, the use
of optimization techniques (bayesian optimization) for weight optimization (for
classification, clustering, neighborhood agreement, and trustworthiness)
ensures an objective and data-driven approach in selecting the optimal
combination of metrics. The proposed method not only contributes to advancing
the field of embedding evaluation but also empowers researchers and
practitioners with a quantitative measure to assess the effectiveness of
embeddings in capturing structural and contextual information. For the
evaluation, we use $3$ real-world biological sequence (proteins and nucleotide)
datasets and performed representation capacity analysis of $4$ embedding
methods from the literature, namely Spike2Vec, Spaced $k$-mers, PWM2Vec, and
AutoEncoder.
- Abstract（参考訳）: データの構造とコンテキストをキャプチャするので、データの効果的な表現はさまざまな機械学習タスクにおいて不可欠である。
埋め込みはデータ表現の強力なテクニックとして登場したが、構造的および文脈的な情報を保存するための品質と能力の評価は依然として課題である。
本稿では、埋め込みの \textit{representation capacity} を測定する方法を提案することで、このニーズに対処する。
この研究の背後にあるモチベーションは、埋め込みの強さと限界を理解することの重要性から来ており、研究者や実践者が特定のアプリケーションに適切な埋め込みモデルを選択する際に、情報的な決定をすることができる。
分類やクラスタリングなどの外在的評価手法と、近隣の合意や信頼性といったt-SNEに基づく地域分析を組み合わせることで、表現能力の包括的評価を行う。
さらに、重み最適化(分類、クラスタリング、近隣合意、信頼性)のための最適化手法(ベイジアン最適化)を使用することで、メトリクスの最適組み合わせを選択するための客観的かつデータ駆動的なアプローチが保証される。
提案手法は, 埋込評価の分野の進展に寄与するだけでなく, 研究者や実践者に対して, 埋込方法の有効性を定量的に評価する上で有効である。
評価のために、実世界の生物配列(タンパク質とヌクレオチド)データセットを使用し、Spike2Vec、Spaced $k$-mers、PWM2Vec、AutoEncoderといった文献からの4ドル埋め込みメソッドの表現能力解析を行った。
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