TableTime: Reformulating Time Series Classification as Training-Free Table Understanding with Large Language Models

📄 arXiv: 2411.15737v4 📥 PDF

作者: Jiahao Wang, Mingyue Cheng, Qingyang Mao, Yitong Zhou, Daoyu Wang, Qi Liu, Feiyang Xu, Xin Li

分类: cs.AI, cs.CL, cs.LG

发布日期: 2024-11-24 (更新: 2025-10-28)

💡 一句话要点

TableTime：将时间序列分类重构为基于大语言模型的免训练表格理解任务

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

关键词: 时间序列分类 大语言模型 表格理解 零样本学习 多变量时间序列

📋 核心要点

  1. 现有基于LLM的时间序列分类方法难以无损地编码时间和通道信息，且对齐语义空间困难，需要大量重新训练。
  2. TableTime将多元时间序列分类转化为表格理解任务，利用表格形式减少信息损失，文本格式实现与LLM语义空间的自然对齐。
  3. TableTime设计推理框架，融合上下文、邻域、多路径和问题分解，增强LLM推理能力，实现零样本分类，并在实验中表现优异。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）已在多元时间序列分类（MTSC）中展现出有效性。为了使LLMs有效适应MTSC，需要信息丰富的数据表示。现有的基于LLM的方法直接从头开始编码时间序列的嵌入，使其与LLMs的潜在空间对齐。尽管有效，但我们发现这些方法隐藏了三个固有的瓶颈：（1）它们难以无损地编码时间和通道特定的信息，而这两者都是多元时间序列的关键组成部分；（2）将学习到的表示空间与LLMs的语义空间对齐非常困难；（3）它们需要特定于任务的重新训练，这既耗费计算资源又耗费人力。为了弥合这些差距，我们提出了TableTime，它将MTSC重构为表格理解任务。具体来说，TableTime引入了以下策略：（1）将多元时间序列转换为表格形式，从而最大程度地减少信息损失；（2）以文本格式表示表格时间序列，以实现与LLMs语义空间的自然对齐；（3）设计一个推理框架，该框架集成了上下文文本信息、邻域辅助、多路径推理和问题分解，以增强LLMs的推理能力并实现零样本分类。在UEA档案中的10个公开代表性数据集上进行的大量实验验证了TableTime的优越性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多元时间序列分类（MTSC）问题。现有基于LLM的方法在编码时间序列信息时存在信息损失，难以对齐LLM的语义空间，并且需要针对特定任务进行重新训练，计算成本高昂。这些问题限制了LLM在MTSC任务中的应用。

核心思路：论文的核心思路是将MTSC问题转化为表格理解任务。通过将时间序列数据转换为表格形式，可以最大限度地保留原始信息。同时，将表格数据表示为文本格式，能够自然地与LLM的语义空间对齐，从而避免了复杂的嵌入对齐过程。此外，论文设计了一个推理框架，利用上下文信息、邻域辅助等手段，增强LLM的推理能力，实现零样本分类。

技术框架：TableTime的整体框架包括三个主要步骤：1) 将多元时间序列数据转换为表格形式；2) 将表格数据表示为文本格式，输入到LLM中；3) 利用设计的推理框架，进行零样本分类。推理框架包含上下文文本信息、邻域辅助、多路径推理和问题分解等模块，用于增强LLM的推理能力。

关键创新：TableTime的关键创新在于将MTSC问题重新定义为表格理解任务，并利用LLM的强大语义理解能力进行零样本分类。与现有方法相比，TableTime避免了复杂的嵌入对齐过程和特定任务的重新训练，降低了计算成本，提高了模型的泛化能力。

关键设计：TableTime的关键设计包括：1) 表格转换策略，旨在最大限度地保留原始时间序列信息；2) 文本表示方法，用于将表格数据转换为LLM可以理解的文本格式；3) 推理框架，集成了多种推理策略，以增强LLM的推理能力。具体的参数设置、损失函数和网络结构等细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

TableTime在UEA档案的10个公开数据集上进行了实验，结果表明，TableTime在零样本分类任务中取得了优异的性能，显著优于现有的基于LLM的时间序列分类方法。具体的性能提升幅度在论文中有所体现，但此处不进行详细罗列。

🎯 应用场景

TableTime具有广泛的应用前景，例如医疗健康领域的疾病诊断、金融领域的股票预测、工业领域的设备故障检测等。通过将时间序列数据转化为表格理解任务，可以利用LLM的强大能力进行零样本分类，降低了模型部署的成本，加速了AI技术在各个领域的应用。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have demonstrated their effectiveness in multivariate time series classification (MTSC). Effective adaptation of LLMs for MTSC necessitates informative data representations. Existing LLM-based methods directly encode embeddings for time series within the latent space of LLMs from scratch to align with semantic space of LLMs. Despite their effectiveness, we reveal that these methods conceal three inherent bottlenecks: (1) they struggle to encode temporal and channel-specific information in a lossless manner, both of which are critical components of multivariate time series; (2) it is much difficult to align the learned representation space with the semantic space of the LLMs; (3) they require task-specific retraining, which is both computationally expensive and labor-intensive. To bridge these gaps, we propose TableTime, which reformulates MTSC as a table understanding task. Specifically, TableTime introduces the following strategies: (1) convert multivariate time series into a tabular form, thus minimizing information loss to the greatest extent; (2) represent tabular time series in text format to achieve natural alignment with the semantic space of LLMs; (3) design a reasoning framework that integrates contextual text information, neighborhood assistance, multi-path inference and problem decomposition to enhance the reasoning ability of LLMs and realize zero-shot classification. Extensive experiments performed on 10 publicly representative datasets from UEA archive verify the superiorities of the TableTime.