論文の概要: Building a Multivariate Time Series Benchmarking Datasets Inspired by Natural Language Processing (NLP)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.10687v1
• Date: Mon, 14 Oct 2024 16:25:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-29 20:15:14.964945
• Title: Building a Multivariate Time Series Benchmarking Datasets Inspired by Natural Language Processing (NLP)
• Title（参考訳）: 自然言語処理(NLP)にヒントを得た多変量時系列ベンチマークデータセットの構築
• Authors: Mohammad Asif Ibna Mustafa, Ferdinand Heinrich,
• Abstract要約: 時系列分析のための総合ベンチマークデータセットを作成するための新しい手法を提案する。 多様な、代表的で、挑戦的な時系列データセットをキュレートするプロセスについて議論する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.01963149343915
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Time series analysis has become increasingly important in various domains, and developing effective models relies heavily on high-quality benchmark datasets. Inspired by the success of Natural Language Processing (NLP) benchmark datasets in advancing pre-trained models, we propose a new approach to create a comprehensive benchmark dataset for time series analysis. This paper explores the methodologies used in NLP benchmark dataset creation and adapts them to the unique challenges of time series data. We discuss the process of curating diverse, representative, and challenging time series datasets, highlighting the importance of domain relevance and data complexity. Additionally, we investigate multi-task learning strategies that leverage the benchmark dataset to enhance the performance of time series models. This research contributes to the broader goal of advancing the state-of-the-art in time series modeling by adopting successful strategies from the NLP domain.
• Abstract（参考訳）: 時系列分析は、様々な領域においてますます重要になってきており、効率的なモデルの開発は、高品質なベンチマークデータセットに大きく依存している。 学習済みモデルの進化における自然言語処理(NLP)ベンチマークデータセットの成功に触発されて、時系列分析のための包括的なベンチマークデータセットを作成するための新しいアプローチを提案する。 本稿では,NLPベンチマークデータセット作成で使用される手法について検討し,時系列データのユニークな課題に適応する。 我々は、多様で代表的で挑戦的な時系列データセットをキュレートするプロセスについて議論し、ドメイン関連性とデータの複雑さの重要性を強調した。 さらに,ベンチマークデータセットを利用して時系列モデルの性能を向上させるマルチタスク学習戦略について検討する。 本研究は、NLPドメインからの戦略を成功させることにより、時系列モデリングにおける最先端の進歩という、より広範な目標に寄与する。

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