論文の概要: Unveiling the Potential of Text in High-Dimensional Time Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.07048v1
• Date: Mon, 13 Jan 2025 04:10:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-14 14:25:30.523114
• Title: Unveiling the Potential of Text in High-Dimensional Time Series Forecasting
• Title（参考訳）: 高次元時系列予測におけるテキストの可能性
• Authors: Xin Zhou, Weiqing Wang, Shilin Qu, Zhiqiang Zhang, Christoph Bergmeir,
• Abstract要約: 本稿では,時系列モデルと大規模言語モデルを統合する新しいフレームワークを提案する。 マルチモーダルモデルにインスパイアされた本手法では, 時系列データとテキストデータを重塔構造で結合する。 テキストを組み込んだ実験により,高次元時系列予測性能が向上することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.707274099874384
• License:
• Abstract: Time series forecasting has traditionally focused on univariate and multivariate numerical data, often overlooking the benefits of incorporating multimodal information, particularly textual data. In this paper, we propose a novel framework that integrates time series models with Large Language Models to improve high-dimensional time series forecasting. Inspired by multimodal models, our method combines time series and textual data in the dual-tower structure. This fusion of information creates a comprehensive representation, which is then processed through a linear layer to generate the final forecast. Extensive experiments demonstrate that incorporating text enhances high-dimensional time series forecasting performance. This work paves the way for further research in multimodal time series forecasting.
• Abstract（参考訳）: 時系列予測は伝統的に単変量および多変量数値データに重点を置いており、しばしば多モーダル情報(特にテキストデータ)を組み込むことの利点を見落としている。 本稿では,高次元時系列予測を改善するために,時系列モデルと大規模言語モデルを統合する新しいフレームワークを提案する。 マルチモーダルモデルにインスパイアされた本手法では, 時系列データとテキストデータを重塔構造で結合する。 この情報の融合は包括的表現を生成し、それを線形層を通して処理して最終的な予測を生成する。 テキストを組み込んだ実験により,高次元時系列予測性能が向上することが実証された。 この研究は、マルチモーダル時系列予測におけるさらなる研究の道を開くものである。

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