論文の概要: Text2Freq: Learning Series Patterns from Text via Frequency Domain

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.00929v1
• Date: Fri, 01 Nov 2024 16:11:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:51:25.941683
• Title: Text2Freq: Learning Series Patterns from Text via Frequency Domain
• Title（参考訳）: Text2Freq: 周波数領域によるテキストからの連続パターンの学習
• Authors: Ming-Chih Lo, Ching Chang, Wen-Chih Peng,
• Abstract要約: Text2Freqは、周波数領域を介してテキストと時系列データを統合したモダリティモデルである。 実物価格と合成テキストのペアデータセットによる実験により,Text2Freqが最先端のパフォーマンスを実現することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.922661807801227
• License:
• Abstract: Traditional time series forecasting models mainly rely on historical numeric values to predict future outcomes.While these models have shown promising results, they often overlook the rich information available in other modalities, such as textual descriptions of special events, which can provide crucial insights into future dynamics.However, research that jointly incorporates text in time series forecasting remains relatively underexplored compared to other cross-modality work. Additionally, the modality gap between time series data and textual information poses a challenge for multimodal learning. To address this task, we propose Text2Freq, a cross-modality model that integrates text and time series data via the frequency domain. Specifically, our approach aligns textual information to the low-frequency components of time series data, establishing more effective and interpretable alignments between these two modalities. Our experiments on paired datasets of real-world stock prices and synthetic texts show that Text2Freq achieves state-of-the-art performance, with its adaptable architecture encouraging future research in this field.
• Abstract（参考訳）: 従来の時系列予測モデルは、主に過去の数値に頼って将来の成果を予測するが、将来的な結果を示す一方で、特別な出来事のテキスト記述など、他のモダリティで利用可能な豊富な情報を見落とし、将来のダイナミクスに重要な洞察を与えていることが多いが、時系列予測にテキストを組み込んだ研究は、他のクロスモーダルな作業と比べて比較的過小評価されている。 さらに,時系列データとテキスト情報とのモダリティギャップは,マルチモーダル学習の課題となっている。 この課題に対処するために、周波数領域を介してテキストと時系列データを統合した相互モダリティモデルであるText2Freqを提案する。 具体的には、テキスト情報を時系列データの低周波成分に整合させ、これらの2つのモード間のより効果的で解釈可能なアライメントを確立する。 実物価格と合成テキストのペアデータセットによる実験により、Text2Freqは最先端のパフォーマンスを実現し、その適応可能なアーキテクチャは、この分野における将来の研究を奨励している。

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