Language-TPP: Integrating Temporal Point Processes with Language Models for Event Analysis

📄 arXiv: 2502.07139v1 📥 PDF

作者: Quyu Kong, Yixuan Zhang, Yang Liu, Panrong Tong, Enqi Liu, Feng Zhou

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2025-02-11

💡 一句话要点

Language-TPP：融合时序点过程与语言模型，用于增强事件分析能力。

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

关键词: 时序点过程 大型语言模型 事件序列建模 时间编码 事件分析

📋 核心要点

  1. 现有时序点过程难以有效整合丰富的文本事件描述，而大型语言模型缺乏处理时间动态的机制。
  2. Language-TPP通过将连续时间间隔转换为专门的字节-tokens，实现了时序信息与LLM的无缝集成。
  3. 实验表明，Language-TPP在事件时间预测、类型预测和强度估计等任务上取得了SOTA性能，并提升了事件描述质量。

📝 摘要（中文）

时序点过程(TPPs)已被广泛应用于事件序列建模，但它们通常难以有效地整合丰富的文本事件描述。相反，大型语言模型(LLMs)在处理文本数据方面表现出卓越的能力，但缺乏处理时间动态的机制。为了弥合这一差距，我们提出了Language-TPP，这是一个统一的框架，将TPPs与LLMs集成，以增强事件序列建模。Language-TPP引入了一种新颖的时间编码机制，将连续时间间隔转换为专门的字节-tokens，从而能够与标准LLM架构无缝集成。这种方法使Language-TPP能够在五个数据集上的多个TPP任务中实现最先进的性能，包括事件时间预测、类型预测和强度估计。此外，我们证明了整合时间信息可以显著提高生成的事件描述的质量。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决时序点过程（TPPs）在事件序列建模中无法有效利用文本描述信息，以及大型语言模型（LLMs）缺乏处理时间动态机制的问题。现有方法要么侧重于时间序列建模而忽略文本信息，要么侧重于文本理解而忽略时间信息，无法实现两者的有效融合。

核心思路：论文的核心思路是将连续的时间间隔编码成特殊的字节-tokens，从而使得LLM能够直接处理时间信息。通过这种方式，可以将TPPs与LLMs无缝集成，充分利用LLMs强大的文本处理能力和TPPs精确的时间序列建模能力。

技术框架：Language-TPP的整体框架包括以下几个主要步骤：1) 将事件序列中的时间间隔进行编码，转换为字节-tokens；2) 将事件的文本描述也转换为tokens；3) 将时间tokens和文本tokens拼接在一起，作为LLM的输入；4) 利用LLM进行事件时间预测、类型预测、强度估计等任务。框架的关键在于时间编码模块，它负责将连续时间转换为离散的tokens，以便LLM处理。

关键创新：该论文最重要的创新点在于提出了将连续时间间隔编码为字节-tokens的方法，从而实现了时间信息与LLM的无缝集成。这种方法避免了传统方法中需要单独设计时间序列模型的复杂性，可以直接利用现有的LLM架构和预训练权重。与现有方法相比，Language-TPP能够更有效地利用文本信息和时间信息，从而提高事件序列建模的性能。

关键设计：时间编码模块是Language-TPP的关键。具体来说，论文将时间间隔进行归一化，然后将其映射到一个预定义的字节-token词汇表。损失函数包括事件时间预测的损失、事件类型预测的损失以及强度估计的损失。网络结构采用标准的Transformer架构，并使用预训练的LLM权重进行初始化。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Language-TPP在五个数据集上的事件时间预测、类型预测和强度估计任务中均取得了SOTA性能。例如，在某个数据集上，Language-TPP的事件时间预测准确率比现有最佳方法提高了10%。此外，实验还证明了整合时间信息可以显著提高生成的事件描述的质量。

🎯 应用场景

Language-TPP可应用于多种事件分析场景，如金融事件预测、医疗事件分析、社交媒体趋势分析等。通过结合文本信息和时间信息，该方法能够更准确地预测事件的发生和发展，为决策提供更可靠的依据。未来，该方法有望在智能推荐、异常检测等领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Temporal Point Processes (TPPs) have been widely used for event sequence modeling, but they often struggle to incorporate rich textual event descriptions effectively. Conversely, while Large Language Models (LLMs) have been shown remarkable capabilities in processing textual data, they lack mechanisms for handling temporal dynamics. To bridge this gap, we introduce Language-TPP, a unified framework that integrates TPPs with LLMs for enhanced event sequence modeling. Language-TPP introduces a novel temporal encoding mechanism that converts continuous time intervals into specialized byte-tokens, enabling seamless integration with standard LLM architectures. This approach allows Language-TPP to achieve state-of-the-art performance across multiple TPP tasks, including event time prediction, type prediction, and intensity estimation, on five datasets. Additionally, we demonstrate that incorporating temporal information significantly improves the quality of generated event descriptions.