論文の概要: Looking around you: external information enhances representations for event sequences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.10205v1
• Date: Fri, 14 Feb 2025 14:59:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-17 14:44:57.580753
• Title: Looking around you: external information enhances representations for event sequences
• Title（参考訳）: 周りを見回す:外部情報によってイベントシーケンスの表現が強化される
• Authors: Maria Kovaleva, Petr Sokerin, Sofia Krehova, Alexey Zaytsev,
• Abstract要約: 本稿では,複数のユーザ表現から情報を集約する手法を提案する。 本研究は,単純なプール技術からトレーニング可能な注意に基づくアプローチまで,多様なアグリゲーションアプローチについて考察する。 提案手法は,既存のエンコーダ上で動作し,その効率的な微調整を支援する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1879059908547482
• License:
• Abstract: Representation learning produces models in different domains, such as store purchases, client transactions, and general people's behaviour. However, such models for sequential data usually process a single sequence, ignoring context from other relevant ones, even in domains with rapidly changing external environments like finance or misguiding the prediction for a user with no recent events. We are the first to propose a method that aggregates information from multiple user representations augmenting a specific user one for a scenario of multiple co-occurring event sequences. Our study considers diverse aggregation approaches, ranging from simple pooling techniques to trainable attention-based approaches, especially Kernel attention aggregation, that can highlight more complex information flow from other users. The proposed method operates atop an existing encoder and supports its efficient fine-tuning. Across considered datasets of financial transactions and downstream tasks, Kernel attention improves ROC AUC scores, both with and without fine-tuning, while mean pooling yields a smaller but still significant gain.
• Abstract（参考訳）: 表現学習は、ストア購入、クライアントトランザクション、一般の人々の振る舞いなど、さまざまなドメインでモデルを生成する。 しかしながら、シーケンシャルデータに対するそのようなモデルは、金融のような急速に変化する外部環境や、最近のイベントのないユーザの予測を誤るドメインであっても、他の関連するものからコンテキストを無視して、単一のシーケンスを処理する。 我々は,複数の同時発生イベントシーケンスのシナリオに対して,複数のユーザ表現から情報を集約する手法を最初に提案する。 本研究では,単純なプール技術からトレーニング可能な注意に基づくアプローチ,特にKernelアテンションアグリゲーションまで,さまざまなアグリゲーションアプローチについて検討した。 提案手法は,既存のエンコーダ上で動作し,その効率的な微調整を支援する。 金融トランザクションと下流タスクのデータセットを考慮し、Kernel氏はROC AUCスコアを微調整と無調整の両方で改善した。

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