Fugu-MT 論文翻訳(概要): From Values to Tokens: An LLM-Driven Framework for Context-aware Time Series Forecasting via Symbolic Discretization

論文の概要: From Values to Tokens: An LLM-Driven Framework for Context-aware Time Series Forecasting via Symbolic Discretization

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.09191v1
Date: Fri, 08 Aug 2025 03:51:08 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-08-14 20:42:00.597185
Title: From Values to Tokens: An LLM-Driven Framework for Context-aware Time Series Forecasting via Symbolic Discretization
Title（参考訳）: 価値からトークンへ - 象徴的離散化によるコンテキスト認識時系列予測のためのLLM駆動フレームワーク
Authors: Xiaoyu Tao, Shilong Zhang, Mingyue Cheng, Daoyu Wang, Tingyue Pan, Bokai Pan, Changqing Zhang, Shijin Wang,
Abstract要約: 時系列予測は、エネルギー、医療、金融など、幅広い重要な応用において意思決定を支援する上で重要な役割を担っている。我々は,言語に基づく記号表現を文脈対応時系列予測のための統合仲介手段として活用する,LLM駆動のフレームワークであるTokenCastを提案する。具体的には、TokenCastは離散トークン化器を使用して、連続する数値列を時間トークンに変換し、言語ベースの入力と構造的アライメントを可能にする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 21.8427780153806
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Time series forecasting plays a vital role in supporting decision-making across a wide range of critical applications, including energy, healthcare, and finance. Despite recent advances, forecasting accuracy remains limited due to the challenge of integrating historical numerical sequences with contextual features, which often comprise unstructured textual data. To address this challenge, we propose TokenCast, an LLM-driven framework that leverages language-based symbolic representations as a unified intermediary for context-aware time series forecasting. Specifically, TokenCast employs a discrete tokenizer to transform continuous numerical sequences into temporal tokens, enabling structural alignment with language-based inputs. To bridge the semantic gap between modalities, both temporal and contextual tokens are embedded into a shared representation space via a pre-trained large language model (LLM), further optimized with autoregressive generative objectives. Building upon this unified semantic space, the aligned LLM is subsequently fine-tuned in a supervised manner to predict future temporal tokens, which are then decoded back into the original numerical space. Extensive experiments on diverse real-world datasets enriched with contextual features demonstrate the effectiveness and generalizability of TokenCast.
Abstract（参考訳）: 時系列予測は、エネルギー、医療、金融など、幅広い重要な応用において意思決定を支援する上で重要な役割を担っている。近年の進歩にもかかわらず、歴史的数値列を文脈的特徴と統合することの難しさから、予測精度は依然として限られている。この課題に対処するために,言語に基づく記号表現を文脈対応時系列予測の統一仲介手段として活用するLLM駆動フレームワークであるTokenCastを提案する。具体的には、TokenCastは離散トークン化器を使用して、連続する数値列を時間トークンに変換し、言語ベースの入力と構造的アライメントを可能にする。モーダル性間の意味的ギャップを埋めるために、時間的および文脈的トークンは、事前訓練された大言語モデル(LLM)を介して共有表現空間に埋め込まれ、さらに自己回帰的生成目的によって最適化される。この統一的な意味空間を基盤として、整列 LLM は後に教師付き方法で微調整され、将来の時間トークンを予測し、元の数値空間に復号する。コンテキスト特徴に富んだ多種多様な実世界のデータセットに関する大規模な実験は、TokenCastの有効性と一般化性を示している。

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