Enhancing LLM Reasoning for Time Series Classification by Tailored Thinking and Fused Decision

📄 arXiv: 2506.00807v1 📥 PDF

作者: Jiahui Zhou, Dan Li, Lin Li, Zhuomin Chen, Shunyu Wu, Haozheng Ye, Jian Lou, Costas J. Spanos

分类: cs.AI

发布日期: 2025-06-01

💡 一句话要点

ReasonTSC：通过定制化推理和融合决策增强LLM在时间序列分类中的能力

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

关键词: 时间序列分类 大型语言模型 推理 融合决策 多轮推理 上下文学习 领域知识

📋 核心要点

  1. 现有方法直接将文本推理技术应用于时间序列分类效果不佳，未能充分利用LLM的推理能力。
  2. ReasonTSC通过引导LLM思考时间序列特征，融合插件分类器结果，并进行结构化推理来解决该问题。
  3. 实验表明ReasonTSC优于现有基线和插件模型，并能纠正插件模型的错误预测，提升分类精度。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）的推理能力通过对各种任务的深入理解，显著提升了其性能。将LLM应用于时间序列领域的需求日益增长，但直接采用文本领域的推理技术效果有限。尽管最近的工作在一些时间序列任务中显示出潜力，但对于时间序列分类（TSC）任务，进一步利用LLM推理的进展仍未被充分探索，而TSC在许多实际应用中普遍且重要。本文提出ReasonTSC，这是一个新颖的框架，旨在通过多轮推理和针对TSC量身定制的融合决策策略，有效地利用LLM进行时间序列分类。ReasonTSC并非直接应用现有的推理技术或仅依赖LLM的内置推理能力，而是首先引导模型思考时间序列数据的基本特征。接下来，它将来自插件分类器（例如，特定领域的时间序列模型）的预测和置信度分数集成为上下文示例。最后，ReasonTSC引导LLM完成一个结构化的推理过程：它评估初始评估，回溯以考虑替代假设，并在得出最终分类之前比较它们的优点。大量的实验和系统的消融研究表明，ReasonTSC始终优于现有的时间序列推理基线和插件模型，甚至能够识别和纠正插件模型的错误预测。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决时间序列分类（TSC）问题，现有方法直接将文本领域的推理技术应用于TSC效果有限，未能充分利用大型语言模型（LLM）的推理能力。现有方法要么依赖LLM内置的推理能力，要么直接套用文本领域的推理方法，缺乏针对时间序列数据的特性进行定制化设计。

核心思路：论文的核心思路是设计一个专门针对时间序列分类的推理框架，该框架能够引导LLM思考时间序列数据的关键特征，并融合领域特定分类器的预测结果，通过多轮推理和比较，最终做出更准确的分类决策。这样设计的目的是为了弥补现有方法在处理时间序列数据时的不足，充分发挥LLM的推理能力。

技术框架：ReasonTSC框架包含以下几个主要阶段： 1. 特征思考（Feature Thinking）：引导LLM思考时间序列数据的基本特征，例如趋势、季节性、周期性等。 2. 上下文示例融合（In-Context Example Fusion）：将领域特定时间序列模型的预测结果和置信度分数作为上下文示例输入LLM。 3. 结构化推理（Structured Reasoning）：引导LLM进行多轮推理，包括初始评估、回溯考虑替代假设、比较不同假设的优劣，最终得出分类结果。

关键创新：ReasonTSC的关键创新在于其定制化的推理流程和融合决策策略。与现有方法不同，ReasonTSC并非直接应用现有的推理技术，而是针对时间序列数据的特性，设计了一个专门的推理流程，并融合了领域特定模型的预测结果，从而提高了分类的准确性。

关键设计：论文中没有明确给出关键参数的设置细节，但可以推断，上下文示例的选择（即选择哪些领域特定模型的结果作为输入）以及推理过程中LLM的提示语设计是关键的设计因素。损失函数方面，论文没有提及专门的损失函数设计，推测是利用LLM自身的语言建模能力进行推理和分类。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ReasonTSC在时间序列分类任务中始终优于现有的时间序列推理基线和插件模型。更重要的是，ReasonTSC能够识别并纠正插件模型的错误预测，这表明其具有强大的推理和纠错能力。具体的性能提升数据在摘要中没有给出，需要在论文正文中查找。

🎯 应用场景

ReasonTSC具有广泛的应用前景，可应用于金融时间序列分析（如股票价格预测）、医疗健康监测（如心电图分类）、工业生产过程监控（如设备故障诊断）等领域。通过提升时间序列分类的准确性，ReasonTSC能够帮助人们更好地理解和利用时间序列数据，从而做出更明智的决策。

📄 摘要（原文）

The reasoning capabilities of large language models (LLMs) have significantly advanced their performance by enabling in-depth understanding of diverse tasks. With growing interest in applying LLMs to the time series domain, this has proven nontrivial, as evidenced by the limited efficacy of straightforwardly adapting text-domain reasoning techniques. Although recent work has shown promise in several time series tasks, further leveraging advancements in LLM reasoning remains under-explored for time series classification (TSC) tasks, despite their prevalence and significance in many real-world applications. In this paper, we propose ReasonTSC, a novel framework designed to effectively leverage LLM reasoning for time series classification through both a multi-turn reasoning and a fused decision-making strategy tailored to TSC. Rather than straightforwardly applying existing reasoning techniques or relying solely on LLMs' built-in reasoning capabilities, ReasonTSC first steers the model to think over the essential characteristics of time series data. Next, it integrates predictions and confidence scores from plug-in classifiers, e.g., domain-specific time series models, as in-context examples. Finally, ReasonTSC guides the LLM through a structured reasoning process: it evaluates the initial assessment, backtracks to consider alternative hypotheses, and compares their merits before arriving at a final classification. Extensive experiments and systematic ablation studies demonstrate that ReasonTSC consistently outperforms both existing time series reasoning baselines and plug-in models, and is even capable of identifying and correcting plug-in models' false predictions.