論文の概要: TimeCAP: Learning to Contextualize, Augment, and Predict Time Series Events with Large Language Model Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11418v2
• Date: Mon, 10 Mar 2025 04:15:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-11 15:43:20.100687
• Title: TimeCAP: Learning to Contextualize, Augment, and Predict Time Series Events with Large Language Model Agents
• Title（参考訳）: TimeCAP: 大規模言語モデルエージェントによる時系列イベントのコンテキスト化、拡張、予測を学ぶ
• Authors: Geon Lee, Wenchao Yu, Kijung Shin, Wei Cheng, Haifeng Chen,
• Abstract要約: TimeCAPは、時系列データのコンテキスト化ツールとしてLarge Language Models(LLM)を創造的に利用する時系列処理フレームワークである。 TimeCAPには2つの独立したLCMエージェントが組み込まれており、1つは時系列のコンテキストをキャプチャするテキスト要約を生成し、もう1つはより情報のある予測を行うためにこのリッチな要約を使用する。 実世界のデータセットによる実験結果から,TimeCAPは時系列イベント予測の最先端手法よりも優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.13094810313054
• License:
• Abstract: Time series data is essential in various applications, including climate modeling, healthcare monitoring, and financial analytics. Understanding the contextual information associated with real-world time series data is often essential for accurate and reliable event predictions. In this paper, we introduce TimeCAP, a time-series processing framework that creatively employs Large Language Models (LLMs) as contextualizers of time series data, extending their typical usage as predictors. TimeCAP incorporates two independent LLM agents: one generates a textual summary capturing the context of the time series, while the other uses this enriched summary to make more informed predictions. In addition, TimeCAP employs a multi-modal encoder that synergizes with the LLM agents, enhancing predictive performance through mutual augmentation of inputs with in-context examples. Experimental results on real-world datasets demonstrate that TimeCAP outperforms state-of-the-art methods for time series event prediction, including those utilizing LLMs as predictors, achieving an average improvement of 28.75% in F1 score.
• Abstract（参考訳）: 時系列データは、気候モデリング、医療モニタリング、財務分析など、さまざまなアプリケーションにおいて不可欠である。 実世界の時系列データに関連する文脈情報を理解することは、しばしば正確で信頼性の高いイベント予測に不可欠である。 本稿では,時系列データのコンテキストアライザとしてLarge Language Models (LLM) を創造的に活用する時系列処理フレームワークであるTimeCAPを紹介する。 TimeCAPには2つの独立したLCMエージェントが組み込まれており、1つは時系列のコンテキストをキャプチャするテキスト要約を生成し、もう1つはより情報のある予測を行うためにこのリッチな要約を使用する。 さらに、TimeCAPはマルチモーダルエンコーダを採用し、LLMエージェントと相乗し、インコンテキストの例で入力を相互に拡張することで予測性能を向上させる。 実世界のデータセットによる実験結果から、TimeCAPは、LLMを予測子として利用し、F1スコアの28.75%の平均的な改善を達成することを含む、時系列イベント予測のための最先端の手法よりも優れていることが示された。

関連論文リスト

• Language in the Flow of Time: Time-Series-Paired Texts Weaved into a Unified Temporal Narrative [65.84249211767921]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-13T03:43:27Z)
• Time Series Language Model for Descriptive Caption Generation [11.796431549951055]
  本稿では,時系列キャプションに特化して設計された新しい時系列言語モデルTSLMを紹介する。 TSLMはエンコーダ・デコーダモデルとして機能し、テキストプロンプトと時系列データ表現の両方を活用する。 TSLMは、複数のデータモダリティから既存の最先端アプローチよりも大きなマージンで優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-03T14:34:30Z)
• Tackling Data Heterogeneity in Federated Time Series Forecasting [61.021413959988216]
  時系列予測は、エネルギー消費予測、病気の伝染モニタリング、天気予報など、様々な実世界の応用において重要な役割を果たす。 既存のほとんどのメソッドは、分散デバイスから中央クラウドサーバに大量のデータを収集する、集中的なトレーニングパラダイムに依存しています。 本稿では,情報合成データを補助的知識キャリアとして生成することにより,データの均一性に対処する新しいフレームワークであるFed-TRENDを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-24T04:56:45Z)
• Context is Key: A Benchmark for Forecasting with Essential Textual Information [87.3175915185287]
  コンテキスト is Key" (CiK) は、数値データを多種多様なテキストコンテキストと組み合わせた予測ベンチマークである。 我々は,統計モデル,時系列基礎モデル,LLMに基づく予測モデルなど,さまざまなアプローチを評価する。 提案手法は,提案するベンチマークにおいて,他の試験手法よりも優れる簡易かつ効果的なLCMプロンプト法である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-24T17:56:08Z)
• Metadata Matters for Time Series: Informative Forecasting with Transformers [70.38241681764738]
  時系列予測のためのMetaTST(Metadata-informed Time Series Transformer)を提案する。 メタデータの非構造化の性質に取り組むため、MetaTSTは、事前に設計されたテンプレートによってそれらを自然言語に形式化する。 Transformerエンコーダは、メタデータ情報によるシーケンス表現を拡張するシリーズトークンとメタデータトークンの通信に使用される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-04T11:37:55Z)
• From News to Forecast: Integrating Event Analysis in LLM-Based Time Series Forecasting with Reflection [16.47323362700347]
  本稿では,テキストデータと時系列データの両方を解析することで時系列予測を強化する新しい手法を提案する。 言語を媒体として,社会イベントを予測モデルに適応的に統合し,ニュースコンテンツと時系列のゆらぎを一致させてより豊かな洞察を提供する。 具体的には、LSMをベースとしたエージェントを用いて、無関係なニュースを反復的にフィルタリングし、人間ライクな推論を用いて予測を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-26T03:50:22Z)
• An Evaluation of Standard Statistical Models and LLMs on Time Series Forecasting [16.583730806230644]
  本研究では,大言語モデルが時系列予測の文脈で直面する重要な課題を明らかにする。 実験結果から、大規模な言語モデルは特定のデータセットのゼロショット予測において良好に機能するが、様々な時系列データや従来の信号に直面すると、予測精度は顕著に低下することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-09T05:13:03Z)
• Time-LLM: Time Series Forecasting by Reprogramming Large Language Models [110.20279343734548]
  時系列予測は多くの実世界の力学系において重要な意味を持つ。 時系列予測のための大規模言語モデルを再利用するための再プログラミングフレームワークであるTime-LLMを提案する。 Time-LLMは、最先端の特殊な予測モデルよりも優れた、強力な時系列学習者である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-03T01:31:25Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。