A Language Model-Guided Framework for Mining Time Series with Distributional Shifts
作者: Haibei Zhu, Yousef El-Laham, Elizabeth Fons, Svitlana Vyetrenko
分类: cs.CE, cs.AI
发布日期: 2024-06-07
💡 一句话要点
提出一种基于语言模型引导的时间序列挖掘框架，解决分布偏移下的数据稀疏问题。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 时间序列分析 数据增强 分布偏移 大型语言模型 数据挖掘
📋 核心要点
- 现有时间序列数据分析方法在数据量不足或存在分布偏移时面临挑战，难以进行稳健分析。
- 该方法利用大型语言模型和数据源接口，从外部收集与原始数据具有相似统计特性的时间序列数据。
- 实验结果表明，使用该方法收集的数据集可以有效补充现有数据集，提升时间序列预测模型的性能。
📝 摘要（中文）
有效利用时间序列数据常常受到数据量的限制，尤其是在分布偏移的情况下。现有数据集可能无法涵盖鲁棒和全面分析所需的全部统计特性。隐私问题进一步限制了金融和医疗等领域的可访问性。本文提出了一种利用大型语言模型和数据源接口来探索和收集时间序列数据集的方法。虽然这些数据来自外部来源，但它们与主要时间序列数据集共享关键的统计特性，从而可以对各种场景进行建模和适应。该方法在原始数据有限或缺乏基本属性时，可以扩大数据量。研究表明，收集的数据集可以有效地补充现有数据集，尤其是在涉及数据分布变化时。通过实际例子证明了收集数据集的有效性，并表明在这些数据集上微调的时间序列预测基础模型取得了与未微调模型相当的性能。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决时间序列数据分析中，由于数据量稀少以及数据分布偏移导致模型泛化能力不足的问题。现有方法难以在数据有限或分布发生变化的情况下，保证模型的预测精度和鲁棒性。特别是在金融、医疗等敏感领域，数据获取受到隐私限制，进一步加剧了数据稀缺问题。
核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的知识和推理能力，结合数据源接口，从外部数据集中挖掘与目标数据集具有相似统计特性的时间序列数据。通过扩充数据集，缓解数据稀疏问题，并提高模型在分布偏移下的适应能力。这种方法的核心在于利用LLM作为桥梁，连接目标数据集和外部数据集，从而实现数据的有效补充。
技术框架：该框架主要包含以下几个阶段：1) 查询构建：利用LLM根据目标数据集的特征，生成用于查询外部数据源的自然语言查询语句。2) 数据检索：使用查询语句从外部数据源（例如公开数据集、API接口等）检索相关的时间序列数据。3) 数据筛选：对检索到的数据进行筛选，保留与目标数据集具有相似统计特性的数据。筛选标准可以包括时间序列的统计指标（例如均值、方差、自相关系数等）以及领域知识。4) 数据融合：将筛选后的外部数据与目标数据集进行融合，形成扩充后的数据集。5) 模型训练/微调：使用扩充后的数据集训练或微调时间序列预测模型。
关键创新：该方法最重要的创新点在于利用大型语言模型来指导时间序列数据的挖掘和选择。与传统的基于统计特征或领域知识的数据扩充方法相比，该方法能够更灵活、更高效地找到与目标数据集相关的外部数据。LLM的语义理解能力使得框架能够处理更复杂的查询，并更好地理解数据之间的关联性。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 如何设计有效的自然语言查询语句，以准确描述目标数据集的特征。2) 如何定义相似性度量，以评估外部数据与目标数据集的统计特性相似度。3) 如何选择合适的LLM，并对其进行适当的微调，以提高查询的准确性和效率。4) 如何平衡外部数据的数量和质量，避免引入噪声数据。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，使用该方法收集的数据集可以有效补充现有数据集，提高时间序列预测模型的性能。具体而言，在多个时间序列预测任务上，使用该方法微调后的模型取得了与未微调模型相当甚至更好的性能。这表明该方法能够有效地利用外部数据，提升模型的泛化能力。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于金融、医疗、能源等领域的时间序列数据分析。例如，在金融领域，可以利用该方法扩充股票价格、交易量等数据，提高量化交易模型的鲁棒性。在医疗领域，可以扩充患者生理指标数据，提升疾病预测模型的准确性。该方法有助于解决数据稀缺问题，促进相关领域人工智能应用的发展。
📄 摘要（原文）
Effective utilization of time series data is often constrained by the scarcity of data quantity that reflects complex dynamics, especially under the condition of distributional shifts. Existing datasets may not encompass the full range of statistical properties required for robust and comprehensive analysis. And privacy concerns can further limit their accessibility in domains such as finance and healthcare. This paper presents an approach that utilizes large language models and data source interfaces to explore and collect time series datasets. While obtained from external sources, the collected data share critical statistical properties with primary time series datasets, making it possible to model and adapt to various scenarios. This method enlarges the data quantity when the original data is limited or lacks essential properties. It suggests that collected datasets can effectively supplement existing datasets, especially involving changes in data distribution. We demonstrate the effectiveness of the collected datasets through practical examples and show how time series forecasting foundation models fine-tuned on these datasets achieve comparable performance to those models without fine-tuning.