Fugu-MT 論文翻訳(概要): DualSG: A Dual-Stream Explicit Semantic-Guided Multivariate Time Series Forecasting Framework

論文の概要: DualSG: A Dual-Stream Explicit Semantic-Guided Multivariate Time Series Forecasting Framework

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21830v2
Date: Wed, 30 Jul 2025 07:57:31 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-07-31 11:57:45.859452
Title: DualSG: A Dual-Stream Explicit Semantic-Guided Multivariate Time Series Forecasting Framework
Title（参考訳）: DualSG:Dual-Stream Explicit Semantic-Guided Multivariate Time Series Forecasting Framework
Authors: Kuiye Ding, Fanda Fan, Yao Wang, Ruijie jian, Xiaorui Wang, Luqi Gong, Yishan Jiang, Chunjie Luo an Jianfeng Zhan,
Abstract要約: 明示的なセマンティックガイダンスを提供するデュアルストリームフレームワークであるDualSGを提案する。本稿では、自然言語のトレンドパターンを要約した明示的なプロンプトフォーマットである時系列キャプションを紹介する。さまざまなドメインの実際のデータセットに関する実験によると、DualSGは15の最先端ベースラインを一貫して上回っている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.715099984705006
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Multivariate Time Series Forecasting plays a key role in many applications. Recent works have explored using Large Language Models for MTSF to take advantage of their reasoning abilities. However, many methods treat LLMs as end-to-end forecasters, which often leads to a loss of numerical precision and forces LLMs to handle patterns beyond their intended design. Alternatively, methods that attempt to align textual and time series modalities within latent space frequently encounter alignment difficulty. In this paper, we propose to treat LLMs not as standalone forecasters, but as semantic guidance modules within a dual-stream framework. We propose DualSG, a dual-stream framework that provides explicit semantic guidance, where LLMs act as Semantic Guides to refine rather than replace traditional predictions. As part of DualSG, we introduce Time Series Caption, an explicit prompt format that summarizes trend patterns in natural language and provides interpretable context for LLMs, rather than relying on implicit alignment between text and time series in the latent space. We also design a caption-guided fusion module that explicitly models inter-variable relationships while reducing noise and computation. Experiments on real-world datasets from diverse domains show that DualSG consistently outperforms 15 state-of-the-art baselines, demonstrating the value of explicitly combining numerical forecasting with semantic guidance.
Abstract（参考訳）: 多変量時系列予測は多くのアプリケーションにおいて重要な役割を果たす。最近の研究は、MTSFの推論能力を活用するために、Large Language Modelsを用いて検討されている。しかし、LSMをエンドツーエンドの予測器として扱う方法が多く、数値的な精度が失われ、LSMは意図した設計以上のパターンを処理せざるを得なくなる。あるいは、テキストと時系列のモダリティを潜在空間内で整列しようとする手法は、しばしばアライメント困難に遭遇する。本稿では,LLMをスタンドアロンの予測言語としてではなく,マルチストリームフレームワーク内での意味的ガイダンスモジュールとして扱うことを提案する。我々は,LLMが従来の予測を置き換えるのではなく,セマンティックガイドとして機能する,明示的なセマンティックガイダンスを提供するデュアルストリームフレームワークであるDualSGを提案する。 DualSGの一部として,テキストと時系列間の暗黙的なアライメントに頼るのではなく,自然言語でトレンドパターンを要約し,LLMの解釈可能なコンテキストを提供する明示的なプロンプトフォーマットであるTime Series Captionを導入する。また、ノイズや計算量を低減しつつ、変数間の関係を明示的にモデル化するキャプション誘導融合モジュールを設計する。さまざまなドメインから得られた実世界のデータセットの実験により、DualSGは15の最先端のベースラインを一貫して上回り、数値予測とセマンティックガイダンスを明示的に組み合わせた価値を示している。

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