論文の概要: Language in the Flow of Time: Time-Series-Paired Texts Weaved into a Unified Temporal Narrative

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.08942v1
• Date: Thu, 13 Feb 2025 03:43:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-14 13:49:50.768507
• Title: Language in the Flow of Time: Time-Series-Paired Texts Weaved into a Unified Temporal Narrative
• Title（参考訳）: 時間の流れにおける言語:一貫した時間的物語に織り込んだ時系列テキスト
• Authors: Zihao Li, Xiao Lin, Zhining Liu, Jiaru Zou, Ziwei Wu, Lecheng Zheng, Dongqi Fu, Yada Zhu, Hendrik Hamann, Hanghang Tong, Jingrui He,
• Abstract要約: テキスト・アズ・タイム・シリーズ(英語版) (TaTS) は時系列の補助変数であると考えている。 TaTSは、既存の数値のみの時系列モデルにプラグインすることができ、ペア化されたテキストで時系列データを効率的に処理することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.84249211767921
• License:
• Abstract: While many advances in time series models focus exclusively on numerical data, research on multimodal time series, particularly those involving contextual textual information commonly encountered in real-world scenarios, remains in its infancy. Consequently, effectively integrating the text modality remains challenging. In this work, we highlight an intuitive yet significant observation that has been overlooked by existing works: time-series-paired texts exhibit periodic properties that closely mirror those of the original time series. Building on this insight, we propose a novel framework, Texts as Time Series (TaTS), which considers the time-series-paired texts to be auxiliary variables of the time series. TaTS can be plugged into any existing numerical-only time series models and enable them to handle time series data with paired texts effectively. Through extensive experiments on both multimodal time series forecasting and imputation tasks across benchmark datasets with various existing time series models, we demonstrate that TaTS can enhance predictive performance and achieve outperformance without modifying model architectures.
• Abstract（参考訳）: 時系列モデルにおける多くの進歩は数値データのみに焦点が当てられているが、マルチモーダル時系列の研究、特に現実世界のシナリオでよく見られる文脈的テキスト情報に関する研究は、まだ初期段階にある。 したがって、テキストのモダリティを効果的に統合することは依然として困難である。 本研究は,既存の作品で見過ごされている直感的かつ重要な観察を強調する: 時系列ペアリングされたテキストは,オリジナルの時系列を忠実に反映した周期的特性を示す。 この知見に基づいて,時系列テキストを時系列の補助変数とみなす新しいフレームワークであるTexts as Time Series (TaTS)を提案する。 TaTSは、既存の数値のみの時系列モデルにプラグインすることができ、ペア化されたテキストで時系列データを効率的に処理することができる。 マルチモーダル時系列予測と様々な既存時系列モデルを用いたベンチマークデータセット間の命令処理の両方に関する広範な実験を通じて、TaTSは予測性能を向上し、モデルアーキテクチャを変更することなく性能を向上できることを実証した。

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