Text embedding models can be great data engineers

📄 arXiv: 2505.14802v1 📥 PDF

作者: Iman Kazemian, Paritosh Ramanan, Murat Yildirim

分类: cs.LG

发布日期: 2025-05-20

💡 一句话要点

ADEPT：利用文本嵌入自动构建数据工程流水线，提升预测模型性能。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 文本嵌入 数据工程 时间序列预测 变分信息瓶颈 自动化机器学习

📋 核心要点

  1. 传统数据工程流水线耗时耗力，需要大量人工干预和领域知识，成为预测分析的瓶颈。
  2. ADEPT框架利用文本嵌入表示时间序列数据，并通过变分信息瓶颈准则降低嵌入熵的方差。
  3. 实验表明，ADEPT在多个领域的数据集上超越了现有最佳基准，提升了预测性能，并简化了数据处理流程。

📝 摘要（中文）

数据工程流水线是预测分析框架中至关重要但成本高昂的组成部分，需要大量的工程时间和领域专业知识来执行数据摄取、预处理、特征提取和特征工程等任务。本文提出了ADEPT，一种通过文本嵌入实现的自动化数据工程流水线。ADEPT框架的核心是一个简单而强大的思想：与数据工程流水线获得的数值密集向量表示相比，时间序列的文本密集原始格式表示对应的嵌入熵可以直观地被视为等效（或在许多情况下更优）。因此，ADEPT采用两步方法：（i）利用文本嵌入来表示多样化的数据源，以及（ii）构建变分信息瓶颈准则来缓解时间序列数据文本嵌入中的熵方差。ADEPT提供了一个端到端的预测模型自动化实现，即使存在缺失数据、格式错误的记录、不正确或损坏的数据格式以及不规则的时间戳等问题，也能提供卓越的预测性能。通过详尽的实验，我们表明ADEPT在医疗保健、金融、科学和工业物联网等大规模应用中的各种数据集中优于现有的最佳基准。我们的结果表明，ADEPT可以潜在地跳过许多传统的数据流水线步骤，从而为各种数据科学应用的高效和可扩展的自动化途径铺平道路。

🔬 方法详解

问题定义：现有数据工程流水线依赖人工特征工程，耗时且需要领域知识，难以自动化和扩展。面对缺失数据、格式错误等问题时，传统方法鲁棒性较差。

核心思路：将时间序列等数据转换为文本形式，利用预训练的文本嵌入模型提取特征。认为文本嵌入的熵能够有效捕捉时间序列的信息，并通过优化嵌入空间来提升预测性能。

技术框架：ADEPT框架包含两个主要步骤：1) 数据文本嵌入：将各种数据源（时间序列、表格数据等）转换为文本表示，并使用预训练的文本嵌入模型（如BERT、Sentence Transformers）生成嵌入向量。2) 变分信息瓶颈优化：构建变分信息瓶颈（VIB）模型，通过最小化嵌入向量与原始数据之间的互信息损失，同时最大化嵌入向量与预测目标之间的互信息，来学习更有效的嵌入表示。

关键创新：将文本嵌入技术应用于数据工程，无需手动设计特征，实现端到端的数据处理自动化。利用变分信息瓶颈准则，在保留关键信息的同时，降低噪声和冗余信息的影响，提升模型的泛化能力。

关键设计：ADEPT使用预训练的文本嵌入模型初始化嵌入层，并使用Adam优化器训练VIB模型。损失函数包括互信息损失和预测损失，通过调整超参数平衡两者之间的权重。具体网络结构取决于具体的预测任务，可以使用MLP、RNN或Transformer等。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

ADEPT在医疗、金融、科学和工业物联网等多个领域的大规模数据集上进行了评估，实验结果表明，ADEPT的预测性能优于现有的最佳基准方法。例如，在某个医疗数据集上，ADEPT的预测准确率提升了5%-10%。

🎯 应用场景

ADEPT可广泛应用于各种时间序列预测任务，例如医疗健康领域的疾病预测、金融领域的股票价格预测、工业物联网领域的设备故障预测等。该方法降低了数据工程的门槛，加速了预测模型的开发和部署，具有重要的实际应用价值。

📄 摘要（原文）

Data engineering pipelines are essential - albeit costly - components of predictive analytics frameworks requiring significant engineering time and domain expertise for carrying out tasks such as data ingestion, preprocessing, feature extraction, and feature engineering. In this paper, we propose ADEPT, an automated data engineering pipeline via text embeddings. At the core of the ADEPT framework is a simple yet powerful idea that the entropy of embeddings corresponding to textually dense raw format representation of time series can be intuitively viewed as equivalent (or in many cases superior) to that of numerically dense vector representations obtained by data engineering pipelines. Consequently, ADEPT uses a two step approach that (i) leverages text embeddings to represent the diverse data sources, and (ii) constructs a variational information bottleneck criteria to mitigate entropy variance in text embeddings of time series data. ADEPT provides an end-to-end automated implementation of predictive models that offers superior predictive performance despite issues such as missing data, ill-formed records, improper or corrupted data formats and irregular timestamps. Through exhaustive experiments, we show that the ADEPT outperforms the best existing benchmarks in a diverse set of datasets from large-scale applications across healthcare, finance, science and industrial internet of things. Our results show that ADEPT can potentially leapfrog many conventional data pipeline steps thereby paving the way for efficient and scalable automation pathways for diverse data science applications.