From News to Forecast: Integrating Event Analysis in LLM-Based Time Series Forecasting with Reflection

📄 arXiv: 2409.17515v3 📥 PDF

作者: Xinlei Wang, Maike Feng, Jing Qiu, Jinjin Gu, Junhua Zhao

分类: cs.AI

发布日期: 2024-09-26 (更新: 2024-10-30)

备注: This paper has been accepted for NeurIPS 2024. Code and data are available at https://github.com/ameliawong1996/From_News_to_Forecast

💡 一句话要点

提出融合事件分析与LLM的时间序列预测方法，提升预测精度。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 时间序列预测 大型语言模型 事件分析 生成式Agent 新闻数据

📋 核心要点

  1. 现有时间序列预测方法难以有效整合外部事件信息，导致预测精度受限。
  2. 该方法利用LLM和生成式Agent，将新闻事件与时间序列数据对齐，实现事件驱动的预测。
  3. 实验结果表明，该方法显著提高了时间序列预测的准确性，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的方法，利用大型语言模型（LLM）和生成式Agent，通过对文本和时间序列数据进行推理，来增强时间序列预测。该方法以语言为媒介，自适应地将社会事件整合到预测模型中，将新闻内容与时间序列波动对齐，从而提供更丰富的洞察力。具体来说，我们利用基于LLM的Agent迭代地过滤掉不相关的新闻，并采用类似人类的推理来评估预测。这使得模型能够分析复杂的事件，例如意外事件和社会行为的转变，并不断改进新闻的选择逻辑和Agent输出的鲁棒性。通过将选定的新闻事件与时间序列数据相结合，我们对预训练的LLM进行微调，以预测时间序列中的数字序列。结果表明，预测精度得到了显著提高，这表明通过有效利用非结构化新闻数据，时间序列预测可能会发生潜在的范式转变。

🔬 方法详解

问题定义：传统时间序列预测方法主要依赖历史数据，难以有效整合外部事件信息，例如突发新闻、政策变化等，导致预测精度下降。现有方法通常需要人工特征工程，成本高且泛化能力弱。

核心思路：该论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的文本理解和推理能力，将非结构化的新闻事件转化为结构化的信息，并将其融入到时间序列预测模型中。通过这种方式，模型可以更好地理解事件对时间序列的影响，从而提高预测精度。

技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 基于LLM的Agent：负责从大量新闻数据中筛选出与时间序列相关的事件，并进行语义理解和信息抽取。2) 事件整合模块：将提取的事件信息与时间序列数据进行对齐和融合，例如通过时间戳匹配或因果关系分析。3) 预测模型：使用融合了事件信息的预训练LLM进行微调，以预测未来的时间序列数据。4) 反思机制：Agent会根据预测结果和实际情况，迭代地改进新闻选择逻辑和输出的鲁棒性。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将LLM和生成式Agent引入到时间序列预测中，实现了事件驱动的预测。与传统方法相比，该方法能够自动地从非结构化数据中提取事件信息，并将其融入到预测模型中，无需人工特征工程。此外，反思机制使得模型能够不断学习和改进，提高预测的鲁棒性。

关键设计：在Agent设计方面，采用了迭代过滤和人类推理模拟的方法，以提高新闻选择的准确性。在预测模型方面，使用了预训练的LLM，并通过微调来适应特定的时间序列预测任务。具体的技术细节包括：新闻选择的阈值设定、事件信息编码方式、损失函数的设计等。这些参数和设计都对最终的预测结果有重要影响。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在时间序列预测任务中取得了显著的性能提升。与传统方法相比，预测精度提高了XX%。通过对不同新闻事件的分析，验证了该方法能够有效地整合外部信息，并提高预测的鲁棒性。具体的数据和对比基线在论文中有详细描述。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于金融市场预测、供应链管理、能源需求预测、公共卫生事件监测等领域。通过整合新闻事件等外部信息，可以提高预测的准确性和可靠性，为决策者提供更有价值的参考。未来，该方法有望扩展到更广泛的时间序列预测任务中，并与其他技术相结合，例如因果推断、强化学习等。

📄 摘要（原文）

This paper introduces a novel approach that leverages Large Language Models (LLMs) and Generative Agents to enhance time series forecasting by reasoning across both text and time series data. With language as a medium, our method adaptively integrates social events into forecasting models, aligning news content with time series fluctuations to provide richer insights. Specifically, we utilize LLM-based agents to iteratively filter out irrelevant news and employ human-like reasoning to evaluate predictions. This enables the model to analyze complex events, such as unexpected incidents and shifts in social behavior, and continuously refine the selection logic of news and the robustness of the agent's output. By integrating selected news events with time series data, we fine-tune a pre-trained LLM to predict sequences of digits in time series. The results demonstrate significant improvements in forecasting accuracy, suggesting a potential paradigm shift in time series forecasting through the effective utilization of unstructured news data.