論文の概要: From Text to Forecasts: Bridging Modality Gap with Temporal Evolution Semantic Space

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.12664v2
• Date: Mon, 16 Mar 2026 10:24:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-17 18:28:57.694189
• Title: From Text to Forecasts: Bridging Modality Gap with Temporal Evolution Semantic Space
• Title（参考訳）: テキストから予測へ:時間的進化のセマンティック空間によるモダリティギャップのブリッジ
• Abstract要約: 既存の手法は冗長なトークンに過度に依存し、テキスト意味論を使用可能な数値キューに確実に翻訳するのに苦労していることを示す。 モーダル間の中間ボトルネックとして時間的進化的セマンティック空間を導入したTESSを提案する。 4つの実世界のデータセットの実験では、最先端のユニモーダルベースラインやマルチモーダルベースラインと比較して、予測エラーが29%減少することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.02774781484044
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Incorporating textual information into time-series forecasting holds promise for addressing event-driven non-stationarity; however, a fundamental modality gap hinders effective fusion: textual descriptions express temporal impacts implicitly and qualitatively, whereas forecasting models rely on explicit and quantitative signals. Through controlled semi-synthetic experiments, we show that existing methods over-attend to redundant tokens and struggle to reliably translate textual semantics into usable numerical cues. To bridge this gap, we propose TESS, which introduces a Temporal Evolution Semantic Space as an intermediate bottleneck between modalities. This space consists of interpretable, numerically grounded temporal primitives (mean shift, volatility, shape, and lag) extracted from text by an LLM via structured prompting and filtered through confidence-aware gating. Experiments on four real-world datasets demonstrate up to a 29 percent reduction in forecasting error compared to state-of-the-art unimodal and multimodal baselines. The code will be released after acceptance.
• Abstract（参考訳）: 時系列予測にテキスト情報を組み込むことは、イベント駆動の非定常性に対処する約束があるが、基本的なモダリティギャップは効果的な融合を妨げる: テキスト記述は時間的影響を暗黙的に、質的に表現するが、予測モデルは明示的で定量的な信号に依存する。 制御された半合成実験を通して、既存の手法が冗長なトークンに過度に依存し、テキスト意味論を使用可能な数値的手がかりに確実に翻訳することに苦慮していることを示す。 このギャップを埋めるために,モーダル間の中間ボトルネックとして時間進化セマンティック空間を導入するTESSを提案する。 この空間は、LLMによってテキストから抽出された解釈可能で数値的な時間的プリミティブ(平均シフト、ボラティリティ、形状、ラグ)で構成され、構造化されたプロンプトを通して抽出され、信頼を意識したゲーティングによってフィルタリングされる。 4つの実世界のデータセットの実験では、最先端のユニモーダルベースラインやマルチモーダルベースラインと比較して、予測エラーが29%減少することが示された。 コードは受け入れられた後にリリースされる。

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