Unleashing The Power of Pre-Trained Language Models for Irregularly Sampled Time Series
作者: Weijia Zhang, Chenlong Yin, Hao Liu, Hui Xiong
分类: cs.AI, cs.LG, stat.AP
发布日期: 2024-08-12 (更新: 2025-06-05)
备注: Accepted by KDD'25
💡 一句话要点
提出ISTS-PLM框架，利用预训练语言模型解决不规则采样时间序列分析难题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 预训练语言模型 不规则采样时间序列 时间序列分析 时间感知 变量感知
📋 核心要点
- 现有基于预训练语言模型的时间序列分析方法主要集中于规则采样数据，忽略了不规则采样时间序列的挑战。
- 论文提出ISTS-PLM框架，通过时间感知和变量感知的PLM，有效处理不规则采样时间序列的序列内和序列间建模。
- 实验结果表明，ISTS-PLM在分类、插值、外推等多种任务上，均取得了优于现有方法的性能，尤其是在医疗、生物力学等领域。
📝 摘要（中文）
预训练语言模型（PLM），如ChatGPT，在自然语言处理领域取得了显著进展。受此启发，一系列研究探索了将PLM应用于时间序列分析，旨在创建一个统一的基础模型来处理各种时间序列分析任务。然而，这些研究主要集中于规则采样时间序列（RSTS），忽略了不规则采样时间序列（ISTS）带来的独特挑战，即不均匀的采样间隔和普遍存在的缺失数据。为了弥合这一差距，本文率先探索了PLM在ISTS分析中的潜力。首先，研究了各种ISTS表示方法的效果，旨在最大限度地提高PLM在分析中的有效性。此外，提出了一个统一的基于PLM的框架，名为ISTS-PLM，以解决各种ISTS分析任务。它集成了新颖的、时间感知和变量感知的PLM，专门用于解决ISTS中棘手的序列内和序列间建模问题。最后，在一个全面的基准测试中进行的大量实验表明，ISTS-PLM利用结构化且有效的基于序列的ISTS表示，在各种分析任务中始终如一地实现了最先进的性能，例如分类、插值、外推、少样本和零样本学习场景，涵盖了医疗保健、生物力学和气候科学等科学领域。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决不规则采样时间序列（ISTS）的分析问题。现有的基于预训练语言模型（PLM）的时间序列分析方法主要针对规则采样时间序列（RSTS），无法直接应用于ISTS。ISTS的痛点在于采样间隔不均匀，数据缺失普遍，导致传统方法难以有效建模序列内和序列间的依赖关系。
核心思路：论文的核心思路是利用PLM强大的序列建模能力，并针对ISTS的特点进行改进。通过设计时间感知和变量感知的PLM，使模型能够有效处理不规则的时间间隔和缺失数据，从而提升在ISTS分析任务上的性能。
技术框架：ISTS-PLM框架包含以下主要模块：1) 数据表示模块：研究不同的ISTS表示方法，将不规则的时间序列数据转换为PLM可以处理的序列形式。2) 时间感知PLM：在PLM中引入时间信息，例如通过时间戳嵌入或时间差嵌入，使模型能够感知时间间隔的影响。3) 变量感知PLM：考虑不同变量之间的关系，例如通过注意力机制或图神经网络，使模型能够更好地建模变量间的依赖关系。4) 任务特定模块：根据不同的分析任务（如分类、插值、外推），设计相应的输出层和损失函数。
关键创新：论文的关键创新在于提出了时间感知和变量感知的PLM，专门用于处理ISTS。与现有方法相比，ISTS-PLM能够更有效地利用PLM的序列建模能力，并克服ISTS带来的挑战。此外，论文还探索了不同的ISTS表示方法，为PLM的有效应用奠定了基础。
关键设计：论文中可能包含以下关键设计细节：1) 时间戳嵌入方式：如何将时间戳信息嵌入到PLM中，例如使用线性变换或非线性变换。2) 时间差嵌入方式：如何将时间差信息嵌入到PLM中，例如使用相对位置编码或可学习的时间差嵌入。3) 变量间关系建模方式：如何建模不同变量之间的关系，例如使用注意力机制或图神经网络。4) 损失函数设计：如何设计损失函数来优化模型，例如使用交叉熵损失或均方误差损失。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，ISTS-PLM在多个ISTS分析任务上取得了state-of-the-art的性能。例如，在分类任务上，ISTS-PLM相比于现有方法提升了X%；在插值任务上，ISTS-PLM的误差降低了Y%。此外，ISTS-PLM在少样本和零样本学习场景下也表现出良好的泛化能力，证明了其在实际应用中的潜力。（具体数据未知，用X%和Y%代替）
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于医疗健康、生物力学、气候科学等领域。例如，在医疗领域，可以用于分析不规则心电图数据，进行疾病诊断和预测；在生物力学领域，可以用于分析运动传感器数据，进行运动识别和评估；在气候科学领域，可以用于分析不规则气象数据，进行气候预测和建模。该研究有助于提升这些领域的数据分析能力，为实际应用提供更准确、可靠的决策支持。
📄 摘要（原文）
Pre-trained Language Models (PLMs), such as ChatGPT, have significantly advanced the field of natural language processing. This progress has inspired a series of innovative studies that explore the adaptation of PLMs to time series analysis, intending to create a unified foundation model that addresses various time series analytical tasks. However, these efforts predominantly focus on Regularly Sampled Time Series (RSTS), neglecting the unique challenges posed by Irregularly Sampled Time Series (ISTS), which are characterized by uneven sampling intervals and prevalent missing data. To bridge this gap, this work takes the first step in exploring the potential of PLMs for ISTS analysis. We begin by investigating the effect of various methods for representing ISTS, aiming to maximize the efficacy of PLMs in the analysis. Furthermore, we propose a unified PLM-based framework, named ISTS-PLM, to address diverse ISTS analytical tasks. It integrates novel time-aware and variable-aware PLMs tailored to tackle the intractable intra- and inter-time series modeling in ISTS. Finally, extensive experiments on a comprehensive benchmark demonstrate that the ISTS-PLM, utilizing a structured and effective series-based representation for ISTS, consistently achieves state-of-the-art performance across various analytical tasks, such as classification, interpolation, extrapolation, few-shot and zero-shot learning scenarios, spanning scientific domains like healthcare, biomechanics, and climate science.