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DualSG: A Dual-Stream Explicit Semantic-Guided Multivariate Time Series Forecasting Framework

Created by
  • Haebom

作者

クイヤー Ding、ファンダファン、Yao Wang、Ruijie Jian、Xiaorui Wang、Luqi Gong、Yishan Jiang、Chunjie Luo、Jianfeng Zhan

概要

この論文では、多変量時系列予測（MTSF）のために大規模言語モデル（LLM）を独立した予測器ではなく、既存の予測方法を補完するセマンティックガイドラインモジュールとして活用するDualSGフレームワークを提案します。 DualSGは、従来の数値予測とLLMベースのセマンティックガイドラインを明示的に組み合わせたデュアルストリーム構造を持ち、「Time Series Caption」という新しいプロンプト形式を使用して、時系列パターンを自然言語でまとめてLLMに渡します。これにより、LLM が数値的な精度を維持しながら、時系列パターンを理解し、予測を改善するのに役立ちます。実験の結果、さまざまな分野の実際のデータセットで、DualSGが15の最先端の基準モデルを着実に凌駕するパフォーマンスを示していることを確認しました。

Takeaways、Limitations

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Takeaways：
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LLMを多変量時系列予測に効果的に統合する新しいアプローチを提示した。
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数値的精度を損なうことなく、LLMの意味論的理解能力を活用して予測性能を向上させます。
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Time Series Captionにより、LLMと時系列データ間の明確な対話を可能にします。
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さまざまな分野の実際のデータセットで優れたパフォーマンスを検証しました。
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Limitations:
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Time Series Captionの作成と最適化に関する追加の研究が必要になる場合があります。
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特定の種類の時系列データではパフォーマンスが低下する可能性があります。
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LLMの計算コストは​​追加の負担として機能する可能性があります。
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