Beyond Accuracy: Measuring Representation Capacity of Embeddings to Preserve Structural and Contextual Information

要約

データの効果的な表現は、データの基礎となる構造とコンテキストを捉えるため、さまざまな機械学習タスクにおいて非常に重要です。
埋め込みはデータ表現のための強力な技術として登場しましたが、その品質と構造情報とコンテキスト情報を保存する能力を評価することは依然として課題です。
この論文では、埋め込みの \textit{表現能力} を測定する方法を提案することで、このニーズに対処します。
この研究の背後にある動機は、埋め込みの長所と限界を理解し、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に基づいた意思決定を行えるようにすることの重要性から生じています。
分類やクラスタリングなどの外部評価手法と、近傍一致や信頼性などの t-SNE ベースの近傍分析を組み合わせることで、表現能力の包括的な評価を提供します。
さらに、重みの最適化 (分類、クラスタリング、近傍一致、および信頼性) に最適化手法 (ベイジアン最適化) を使用することで、メトリクスの最適な組み合わせを選択する際の客観的でデータ駆動型のアプローチが保証されます。
提案された方法は、埋め込み評価分野の進歩に貢献するだけでなく、構造情報や文脈情報を取得する際の埋め込みの有効性を評価するための定量的な尺度を研究者や実践者に提供します。
評価のために、我々は$3$の現実世界の生物学的配列（タンパク質とヌクレオチド）データセットを使用し、文献からの$4$の埋め込み手法、すなわちSpike2Vec、Spaced $k$-mers、PWM2Vec、およびAutoEncoderの表現能力分析を実行しました。

要約(オリジナル)

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.

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