論文の概要: CC-Time: Cross-Model and Cross-Modality Time Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.12235v1
• Date: Sun, 17 Aug 2025 04:31:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-19 14:49:10.628558
• Title: CC-Time: Cross-Model and Cross-Modality Time Series Forecasting
• Title（参考訳）: CC-Time: クロスモデルとクロスモダリティの時系列予測
• Authors: Peng Chen, Yihang Wang, Yang Shu, Yunyao Cheng, Kai Zhao, Zhongwen Rao, Lujia Pan, Bin Yang, Chenjuan Guo,
• Abstract要約: 時系列予測のためのPLMを用いたクロスモデル・クロスモーダル学習(CC-Time)を提案する。 第1の側面では、CC-Timeは、時系列シーケンスと対応するテキスト記述の両方から、言語モデルにおける時間的依存とチャネル相関をモデル化するために、相互モダリティ学習を取り入れている。 第2の側面では、CC-Timeはさらに、PLMと時系列モデルからの知識を適応的に統合し、より包括的な時系列パターンのモデリングを形成するクロスモデル融合ブロックを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.734609093955374
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the success of pre-trained language models (PLMs) in various application fields beyond natural language processing, language models have raised emerging attention in the field of time series forecasting (TSF) and have shown great prospects. However, current PLM-based TSF methods still fail to achieve satisfactory prediction accuracy matching the strong sequential modeling power of language models. To address this issue, we propose Cross-Model and Cross-Modality Learning with PLMs for time series forecasting (CC-Time). We explore the potential of PLMs for time series forecasting from two aspects: 1) what time series features could be modeled by PLMs, and 2) whether relying solely on PLMs is sufficient for building time series models. In the first aspect, CC-Time incorporates cross-modality learning to model temporal dependency and channel correlations in the language model from both time series sequences and their corresponding text descriptions. In the second aspect, CC-Time further proposes the cross-model fusion block to adaptively integrate knowledge from the PLMs and time series model to form a more comprehensive modeling of time series patterns. Extensive experiments on nine real-world datasets demonstrate that CC-Time achieves state-of-the-art prediction accuracy in both full-data training and few-shot learning situations.
• Abstract（参考訳）: 自然言語処理以外の様々な分野における事前学習言語モデル(PLM)の成功により、時系列予測(TSF)分野において言語モデルが注目され、大きな可能性を示している。 しかし,現在の PLM ベースの TSF 法では,言語モデルの強い逐次モデリング能力に適合する良好な予測精度が得られていない。 この問題に対処するために,時系列予測(CC-Time)のためのPLMを用いたクロスモデルとクロスモーダル学習を提案する。 時系列予測におけるPLMの可能性について,2つの側面から検討する。 1) PLM でモデル化できる時系列機能は何か。 2) PLMのみに依存しているかどうかは時系列モデルの構築に十分である。 第1の側面では、CC-Timeは、時系列シーケンスと対応するテキスト記述の両方から、言語モデルにおける時間的依存とチャネル相関をモデル化するために、相互モダリティ学習を取り入れている。 第2の側面では、CC-Timeはさらに、PLMと時系列モデルからの知識を適応的に統合し、より包括的な時系列パターンのモデリングを形成するクロスモデル融合ブロックを提案する。 9つの実世界のデータセットに対する大規模な実験は、CC-Timeがフルデータトレーニングと数ショットの学習状況の両方で最先端の予測精度を達成することを示した。

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