論文の概要: Context Matters: Leveraging Contextual Features for Time Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12672v2
• Date: Thu, 17 Oct 2024 04:46:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-18 13:21:20.084158
• Title: Context Matters: Leveraging Contextual Features for Time Series Forecasting
• Title（参考訳）: コンテキストの問題: 時系列予測にコンテキスト機能を活用する
• Authors: Sameep Chattopadhyay, Pulkit Paliwal, Sai Shankar Narasimhan, Shubhankar Agarwal, Sandeep P. Chinchali,
• Abstract要約: 既存の予測モデルにマルチモーダルなコンテキスト情報を外科的に統合する新しいプラグイン・アンド・プレイ手法であるContextFormerを導入する。 ContextFormerは、カテゴリ、連続、時間変化、さらにはテキスト情報を含む、リッチなマルチモーダルコンテキストから予測固有の情報を効果的に蒸留する。 エネルギー、交通、環境、金融ドメインにまたがるさまざまな実世界のデータセットにおいて、SOTA予測モデルを最大30%上回ります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9687381456164004
• License:
• Abstract: Time series forecasts are often influenced by exogenous contextual features in addition to their corresponding history. For example, in financial settings, it is hard to accurately predict a stock price without considering public sentiments and policy decisions in the form of news articles, tweets, etc. Though this is common knowledge, the current state-of-the-art (SOTA) forecasting models fail to incorporate such contextual information, owing to its heterogeneity and multimodal nature. To address this, we introduce ContextFormer, a novel plug-and-play method to surgically integrate multimodal contextual information into existing pre-trained forecasting models. ContextFormer effectively distills forecast-specific information from rich multimodal contexts, including categorical, continuous, time-varying, and even textual information, to significantly enhance the performance of existing base forecasters. ContextFormer outperforms SOTA forecasting models by up to 30% on a range of real-world datasets spanning energy, traffic, environmental, and financial domains.
• Abstract（参考訳）: 時系列予測は、しばしばそれに対応する歴史に加えて、外生的文脈の特徴の影響を受けている。 例えば、財務状況では、ニュース記事やつぶやきなどの形で、世論や政策決定を考慮せずに株価を正確に予測することは困難である。 これは一般的な知識であるが、現在のSOTA予測モデルは、その異質性やマルチモーダル性のため、そのような文脈情報を組み込むことができない。 そこで本研究では,既存の事前学習予測モデルにマルチモーダルなコンテキスト情報を外科的に統合する新しいプラグイン・アンド・プレイ手法であるContextFormerを紹介する。 ContextFormerは、カテゴリ、連続、時間変化、さらにはテキスト情報を含む、リッチなマルチモーダルコンテキストから予測固有の情報を効果的に蒸留し、既存のベース予測器の性能を大幅に向上させる。 ContextFormerは、エネルギー、トラフィック、環境、金融ドメインにまたがるさまざまな実世界のデータセットにおいて、SOTA予測モデルを最大30%向上させる。

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