論文の概要: Domain-Oriented Time Series Inference Agents for Reasoning and Automated Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.04047v4
• Date: Thu, 22 May 2025 01:01:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-23 14:49:20.723819
• Title: Domain-Oriented Time Series Inference Agents for Reasoning and Automated Analysis
• Title（参考訳）: 推論と自動解析のためのドメイン指向時系列推論エージェント
• Authors: Wen Ye, Wei Yang, Defu Cao, Yizhou Zhang, Lumingyuan Tang, Jie Cai, Yan Liu,
• Abstract要約: 本稿では,自然言語推論と正確な数値実行を統合したドメイン指向時系列エージェントTS-Reasonerを紹介する。 基本時系列理解と複雑な多段階推論という2つの軸でその能力を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.649769354503658
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Real-world time series inference requires more than point forecasting. It demands multi-step reasoning, constraint handling, domain knowledge incorporation, and domain-specific workflow assembly. Existing time series foundation models are limited to narrow tasks and lack flexibility to generalize across diverse scenarios. On the other hand, large language models (LLMs) struggle with numerical precision. To address these limitations, we introduce TS-Reasoner, a Domain-Oriented Time Series Agent that integrates natural language reasoning with precise numerical execution. TS-Reasoner decomposes natural language instructions into structured workflows composed of statistical, logical, and domain-specific operators, and incorporates a self-refinement mechanism for adaptive execution. We evaluate its capabilities through two axes: basic time series understanding and complex multi-step inference, using the TimeSeriesExam benchmark and a newly constructed dataset. Experimental results show that TS-Reasoner significantly outperforms general-purpose LLMs, highlighting the promise of domain-specialized agents for robust and interpretable time series reasoning.
• Abstract（参考訳）: 実世界の時系列推論は点予測以上のものを必要とする。 マルチステップの推論、制約処理、ドメイン知識の取り込み、ドメイン固有のワークフローアセンブリが必要です。 既存の時系列基礎モデルは狭いタスクに限られており、様々なシナリオにまたがる一般化の柔軟性が欠如している。 一方,大規模言語モデル (LLM) は数値精度に苦慮している。 これらの制約に対処するために,自然言語推論と正確な数値実行を統合したドメイン指向時系列エージェントTS-Reasonerを導入する。 TS-Reasonerは、自然言語命令を統計的、論理的、ドメイン固有の演算子で構成される構造化ワークフローに分解し、適応実行のための自己制限機構を組み込む。 我々は、TimeSeriesExamベンチマークと新たに構築されたデータセットを用いて、基本的な時系列理解と複雑なマルチステップ推論という2つの軸でその能力を評価する。 実験の結果,TS-Reasoner は汎用 LLM よりも優れており,堅牢で解釈可能な時系列推論のためのドメイン特化エージェントの約束が強調された。

関連論文リスト

• Learning to Reason Over Time: Timeline Self-Reflection for Improved Temporal Reasoning in Language Models [21.579319926212296]
  大規模言語モデル(LLM)は、一貫性のあるテキストを生成し、コンテキストを理解し、推論タスクを実行するための強力なツールとして登場した。 彼らは時間的推論に苦しむが、それはイベントシーケンシングや時間的関係、時間的関係などの時間的関連情報を処理する必要がある。 我々は,タイムライン構築と反復的自己回帰を組み合わせた多段階プロセスを通じて,LLMの時間的推論能力を高める新しいフレームワークであるTISERを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-07T16:51:45Z)
• Haste Makes Waste: Evaluating Planning Abilities of LLMs for Efficient and Feasible Multitasking with Time Constraints Between Actions [56.88110850242265]
  本稿では,現実の調理シナリオに基づいた新しいベンチマークフレームワークRecipe2Planを紹介する。 従来のベンチマークとは異なり、Recipe2Planは並列タスク実行による調理時間を最適化するためにエージェントに挑戦する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-04T03:27:02Z)
• Multi2: Multi-Agent Test-Time Scalable Framework for Multi-Document Processing [35.686125031177234]
  MDS(Multi-Document Summarization)は,複数の文書から有用な情報を抽出・合成することに焦点を当てた課題である。 本稿では,このタスクに推論時間スケーリングを利用する新しいフレームワークを提案する。 また,新しい評価指標として Consistency-Aware Preference (CAP) スコアと LLM Atom-Content-Unit (ACU) スコアがある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-27T23:34:47Z)
• Inference-Time Computations for LLM Reasoning and Planning: A Benchmark and Insights [49.42133807824413]
  本稿では,大規模言語モデル(LLM)の複雑な課題解決における推論と計画能力について検討する。 近年の推論時間技術の発展は,LLM推論を追加訓練なしで向上させる可能性を示している。 OpenAIのo1モデルは、マルチステップ推論と検証の新たな使用を通じて、有望なパフォーマンスを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-18T04:11:29Z)
• Context is Key: A Benchmark for Forecasting with Essential Textual Information [87.3175915185287]
  コンテキスト is Key" (CiK) は、数値データを多種多様なテキストコンテキストと組み合わせた予測ベンチマークである。 我々は,統計モデル,時系列基礎モデル,LLMに基づく予測モデルなど,さまざまなアプローチを評価する。 提案手法は,提案するベンチマークにおいて,他の試験手法よりも優れる簡易かつ効果的なLCMプロンプト法である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-24T17:56:08Z)
• Agentic Retrieval-Augmented Generation for Time Series Analysis [0.0]
  本稿では,時系列解析のためのエージェント検索拡張フレームワークを提案する。 提案したモジュール型マルチエージェントRAGアプローチは、柔軟性を提供し、主要な時系列タスクに対してより最先端のパフォーマンスを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-18T11:47:55Z)
• Unleash The Power of Pre-Trained Language Models for Irregularly Sampled Time Series [22.87452807636833]
  本研究は, ISTS 解析における PLM の可能性を探るものである。 本稿では、時間認識と変数認識のPLMを統合した統合PLMベースのフレームワークISTS-PLMについて述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-12T14:22:14Z)
• Deep Time Series Models: A Comprehensive Survey and Benchmark [74.28364194333447]
  時系列データは、現実世界のシナリオにおいて非常に重要である。 近年、時系列コミュニティで顕著なブレークスルーが見られた。 多様な分析タスクのためのディープ時系列モデルの公正なベンチマークとして、時系列ライブラリ(TSLib)をリリースします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-18T08:31:55Z)
• TemPrompt: Multi-Task Prompt Learning for Temporal Relation Extraction in RAG-based Crowdsourcing Systems [21.312052922118585]
  時間的関係抽出(TRE)は、出来事や行動の進化を把握し、関連するタスクのワークフローを形成することを目的としている。 本稿では,TRE(TemPrompt)のためのマルチタスク・プロンプト学習フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-21T01:52:37Z)
• UniCL: A Universal Contrastive Learning Framework for Large Time Series Models [18.005358506435847]
  時系列分析は、金融から医療まで、さまざまな重要なアプリケーションにおいて重要な役割を果たす。 従来の教師付き学習手法は、まず各タスクにおける時系列データの広範なラベルを注釈付けする。 本稿では,時系列基礎モデルの事前学習を目的とした,普遍的でスケーラブルなコントラスト学習フレームワークUniCLを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-17T07:47:11Z)
• A Survey of Time Series Foundation Models: Generalizing Time Series Representation with Large Language Model [33.17908422599714]
  大規模な言語基盤モデルは、クロスタスク転送性、ゼロショット/フェーショット学習、意思決定説明性といった機能を公開した。 主な研究線は2つあり、例えば、時系列のためにゼロから事前訓練された基礎モデルと、時系列のために大きな言語基盤モデルを適用することである。 本調査は,関連研究の総合的な調査を行うための3E分析フレームワークを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-03T03:12:55Z)
• Position: What Can Large Language Models Tell Us about Time Series Analysis [69.70906014827547]
  現在の大規模言語モデル(LLM)は時系列解析に革命をもたらす可能性があると我々は主張する。 このような進歩は、時系列のモダリティスイッチングや質問応答など、幅広い可能性を解き放つ可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-05T04:17:49Z)
• How Many Pretraining Tasks Are Needed for In-Context Learning of Linear Regression? [92.90857135952231]
  様々なタスクで事前訓練されたトランスフォーマーは、顕著なインコンテキスト学習(ICL)能力を示す。 線形回帰のための線形パラメータ化単一層線形アテンションモデルの事前学習を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-12T15:01:43Z)
• Time-LLM: Time Series Forecasting by Reprogramming Large Language Models [110.20279343734548]
  時系列予測は多くの実世界の力学系において重要な意味を持つ。 時系列予測のための大規模言語モデルを再利用するための再プログラミングフレームワークであるTime-LLMを提案する。 Time-LLMは、最先端の特殊な予測モデルよりも優れた、強力な時系列学習者である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-03T01:31:25Z)
• TACTiS-2: Better, Faster, Simpler Attentional Copulas for Multivariate Time Series [57.4208255711412]
  パウラ理論に基づいて,最近導入されたトランスフォーマーに基づく注目パウラ(TACTiS)の簡易な目的を提案する。 結果から,実世界の予測タスクにまたがって,このモデルのトレーニング性能が大幅に向上し,最先端のパフォーマンスが達成できることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-02T16:45:19Z)
• Feature Programming for Multivariate Time Series Prediction [7.0220697993232]
  本稿では,時系列モデリングのためのプログラム可能な機能工学の概念を紹介する。 本稿では,ノイズの多い時系列に対して大量の予測機能を生成する機能プログラミングフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-09T20:46:55Z)
• Unlocking Temporal Question Answering for Large Language Models with Tailor-Made Reasoning Logic [84.59255070520673]
  大きな言語モデル(LLM)は、時間的推論に関わる際に課題に直面します。 本研究では,時間的質問応答タスクに特化して設計された新しいフレームワークであるTempLogicを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-24T10:57:53Z)
• SatLM: Satisfiability-Aided Language Models Using Declarative Prompting [68.40726892904286]
  本研究では,大規模言語モデル (LLM) の推論能力を向上させるために,新しい満足度支援言語モデリング (SatLM) 手法を提案する。 我々はLLMを用いて命令型プログラムではなく宣言型タスク仕様を生成し、既製の自動定理証明器を利用して最終解を導出する。 我々はSATLMを8つの異なるデータセット上で評価し、命令パラダイムにおいてプログラム支援されたLMよりも一貫して優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-16T17:55:51Z)
• In Defense of the Unitary Scalarization for Deep Multi-Task Learning [121.76421174107463]
  本稿では,多くの特殊マルチタスクを正規化の形式として解釈できることを示唆する理論解析について述べる。 標準正規化と安定化技術と組み合わせると、ユニタリスカラー化は複雑なマルチタスクの性能にマッチし、改善することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-11T18:44:17Z)
• Multi-Task Learning with Sequence-Conditioned Transporter Networks [67.57293592529517]
  シーケンスコンディショニングと重み付きサンプリングのレンズによるマルチタスク学習の実現を目指している。 合成タスクを対象とした新しいベンチマークであるMultiRavensを提案する。 次に,視覚に基づくエンドツーエンドシステムアーキテクチャであるSequence-Conditioned Transporter Networksを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-15T21:19:11Z)
• Multi-Task Time Series Forecasting With Shared Attention [15.294939035413217]
  マルチタスク時系列予測のための2つの自己注目型共有方式を提案する。 提案アーキテクチャは,最先端の単一タスク予測ベースラインを上回るだけでなく,RNNベースのマルチタスク予測手法よりも優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-24T04:25:08Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。