論文の概要: Unified Flow Matching for Long Horizon Event Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.04843v1
• Date: Wed, 06 Aug 2025 19:42:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-08 18:59:39.630606
• Title: Unified Flow Matching for Long Horizon Event Forecasting
• Title（参考訳）: 長距離イベント予測のための統一フローマッチング
• Authors: Xiao Shou,
• Abstract要約: 本稿では,マーク付き時間点プロセスのための一貫したフローマッチングフレームワークを提案する。 両コンポーネントの連続時間フローを学習することにより,逐次復号化を伴わずにコヒーレントな長地平線イベントトラジェクトリを生成する。 実世界の6つのベンチマークでモデルを評価し,精度と生成効率の両面で自己回帰ベースラインと拡散ベースラインを大幅に改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0639815065447036
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Modeling long horizon marked event sequences is a fundamental challenge in many real-world applications, including healthcare, finance, and user behavior modeling. Existing neural temporal point process models are typically autoregressive, predicting the next event one step at a time, which limits their efficiency and leads to error accumulation in long-range forecasting. In this work, we propose a unified flow matching framework for marked temporal point processes that enables non-autoregressive, joint modeling of inter-event times and event types, via continuous and discrete flow matching. By learning continuous-time flows for both components, our method generates coherent long horizon event trajectories without sequential decoding. We evaluate our model on six real-world benchmarks and demonstrate significant improvements over autoregressive and diffusion-based baselines in both accuracy and generation efficiency.
• Abstract（参考訳）: 長い地平線マーク付きイベントシーケンスのモデリングは、医療、金融、ユーザー行動モデリングを含む多くの現実世界のアプリケーションにおいて、基本的な課題である。 既存のニューラル・テンポラル・ポイント・プロセス・モデルは通常自己回帰的であり、次の事象を1ステップずつ予測し、その効率を制限し、長距離予測においてエラーの蓄積につながる。 本研究では,連続的および離散的なフローマッチングを通じて,イベント間時間とイベントタイプを非自己回帰的,共同でモデリングすることのできる,マーク付き時間点プロセスのための一貫したフローマッチングフレームワークを提案する。 両コンポーネントの連続時間フローを学習することにより,逐次復号化を伴わずにコヒーレントな長地平線イベントトラジェクトリを生成する。 実世界の6つのベンチマークでモデルを評価し,精度と生成効率の両面で自己回帰ベースラインと拡散ベースラインを大幅に改善した。

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