論文の概要: Compositionality in Time Series: A Proof of Concept using Symbolic Dynamics and Compositional Data Augmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.20656v1
• Date: Thu, 28 Aug 2025 11:02:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-29 18:12:02.35513
• Title: Compositionality in Time Series: A Proof of Concept using Symbolic Dynamics and Compositional Data Augmentation
• Title（参考訳）: 時系列における構成性:シンボリックダイナミクスと合成データ拡張を用いた概念の証明
• Authors: Michael Hagmann, Michael Staniek, Stefan Riezler,
• Abstract要約: 本研究は、自然現象の時系列が、体系的および規則的な方法で順序付けられた潜在状態の列によって生成されると理解できるかどうかを考察する。 本研究は,臨床時系列に焦点をあて,臨床測定が系統的原則に従っている有意義な生理的状態によって生成されると解釈できるかどうかを問う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.237068561453081
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: This work investigates whether time series of natural phenomena can be understood as being generated by sequences of latent states which are ordered in systematic and regular ways. We focus on clinical time series and ask whether clinical measurements can be interpreted as being generated by meaningful physiological states whose succession follows systematic principles. Uncovering the underlying compositional structure will allow us to create synthetic data to alleviate the notorious problem of sparse and low-resource data settings in clinical time series forecasting, and deepen our understanding of clinical data. We start by conceptualizing compositionality for time series as a property of the data generation process, and then study data-driven procedures that can reconstruct the elementary states and composition rules of this process. We evaluate the success of this methods using two empirical tests originating from a domain adaptation perspective. Both tests infer the similarity of the original time series distribution and the synthetic time series distribution from the similarity of expected risk of time series forecasting models trained and tested on original and synthesized data in specific ways. Our experimental results show that the test set performance achieved by training on compositionally synthesized data is comparable to training on original clinical time series data, and that evaluation of models on compositionally synthesized test data shows similar results to evaluating on original test data, outperforming randomization-based data augmentation. An additional downstream evaluation of the prediction task of sequential organ failure assessment (SOFA) scores shows significant performance gains when model training is entirely based on compositionally synthesized data compared to training on original data.
• Abstract（参考訳）: 本研究は、自然現象の時系列が、体系的および規則的な方法で順序付けられた潜在状態の列によって生成されると理解できるかどうかを考察する。 本研究は,臨床時系列に焦点をあて,臨床測定が系統的原則に従っている有意義な生理的状態によって生成されると解釈できるかどうかを問う。 基礎となる構成構造を明らかにすることで,臨床時系列予測におけるスパースおよび低リソースデータ設定の悪名高い問題を緩和し,臨床データの理解を深めるため,合成データを作成することができる。 まず、時系列の合成性をデータ生成プロセスの特性として概念化し、そのプロセスの基本的な状態と構成規則を再構築するデータ駆動の手順を研究する。 ドメイン適応の観点から2つの経験的テストを用いて,本手法の有効性を評価する。 どちらのテストも、オリジナルの時系列分布と合成時系列分布の類似性を予測し、特定の方法でオリジナルのデータや合成データに基づいてトレーニングおよびテストされた時系列予測モデルの予測リスクの類似性から推定する。 実験結果から, 合成データを用いたトレーニングによって達成されるテストセット性能は, オリジナルの臨床時系列データによるトレーニングに匹敵するものであり, 合成データを用いたモデルの評価は, 原試験データによる評価と類似した結果を示し, 乱数化に基づくデータ拡張よりも優れていた。 逐次臓器不全評価(SOFA)スコアの予測タスクの下流でのさらなる評価は、モデルトレーニングがオリジナルのデータによるトレーニングに比べて完全に合成されたデータに基づいている場合、顕著なパフォーマンス向上を示す。

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