論文の概要: Adaptive Time Series Reasoning via Segment Selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.18645v1
• Date: Fri, 20 Feb 2026 22:37:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-24 17:42:02.217956
• Title: Adaptive Time Series Reasoning via Segment Selection
• Title（参考訳）: セグメント選択による適応時系列推論
• Authors: Shvat Messica, Jiawen Zhang, Kevin Li, Theodoros Tsiligkaridis, Marinka Zitnik,
• Abstract要約: ARTISTは時系列推論を逐次決定問題として定式化する。 適応時間セグメント選択による推論をインターリーブする。 平均精度は最強のベースラインで6.46ポイント向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.93604782076093
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Time series reasoning tasks often start with a natural language question and require targeted analysis of a time series. Evidence may span the full series or appear in a few short intervals, so the model must decide what to inspect. Most existing approaches encode the entire time series into a fixed representation before inference, regardless of whether or not the entire sequence is relevant. We introduce ARTIST, which formulates time-series reasoning as a sequential decision problem. ARTIST interleaves reasoning with adaptive temporal segment selection. It adopts a controller-reasoner architecture and uses reinforcement learning to train the controller role to select informative segments and the reasoner role to generate segment-conditioned reasoning traces and final answers. During inference, the model actively acquires task-relevant information instead of relying on a static summary of the full sequence. We use a novel hierarchical policy optimization approach for post-training that allows the model to excel in both segment selection and question-answering behavior. We evaluate ARTIST on six time-series reasoning benchmarks and compare it with large language models, vision-language models, and prior time-series reasoning systems. ARTIST improves average accuracy by 6.46 absolute percentage points over the strongest baseline. The largest gains appear on rare event localization and multi-segment reasoning tasks. Supervised fine-tuning improves performance, and reinforcement learning provides additional gains by optimizing question-adaptive segment selection. These results show that selective data use drives effective time-series reasoning.
• Abstract（参考訳）: 時系列推論タスクは、しばしば自然言語の質問から始まり、時系列のターゲット分析を必要とする。 証拠は全シリーズにまたがる場合もあるし、短い間隔で現れることもあるので、モデルは検査するべきものを決定する必要がある。 既存のほとんどのアプローチは、シーケンス全体が関係しているかどうかに関わらず、推論の前に時系列全体を固定表現にエンコードする。 本稿では時系列推論を逐次決定問題として定式化するARTISTを紹介する。 ARTISTは適応時間セグメント選択による推論をインターリーブする。 コントローラレゾナーアーキテクチャを採用し、強化学習を使用して、制御ロールを訓練し、情報セグメントと推論ロールを選択し、セグメント条件の推論トレースと最終回答を生成する。 推論中、モデルは全シーケンスの静的な要約に頼るのではなく、タスク関連情報を積極的に取得する。 我々は、セグメント選択と質問応答の双方においてモデルが優れているような、新しい階層的なポリシー最適化アプローチをポストトレーニングに使用しています。 ARTISTを6つの時系列推論ベンチマークで評価し,大規模言語モデル,視覚言語モデル,先行時系列推論システムと比較した。 ARTISTは最強のベースライン上で平均精度を6.46絶対パーセンテージポイント改善する。 最大の利益は、まれなイベントのローカライゼーションとマルチセグメント推論タスクに現れる。 改良された微調整により性能が向上し、質問適応セグメント選択を最適化することで強化学習がさらに向上する。 これらの結果から,選択データの利用は時系列推論に有効であることが示唆された。

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