LETS-C: Leveraging Text Embedding for Time Series Classification

📄 arXiv: 2407.06533v2 📥 PDF

作者: Rachneet Kaur, Zhen Zeng, Tucker Balch, Manuela Veloso

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CE, cs.CL, stat.ME

发布日期: 2024-07-09 (更新: 2025-05-31)

备注: ACL 2025 (Main Conference)

💡 一句话要点

LETS-C：利用文本嵌入进行轻量级时间序列分类，性能超越SOTA。

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

关键词: 时间序列分类 文本嵌入 卷积神经网络 多层感知机 轻量级模型 预训练模型

📋 核心要点

  1. 现有基于LLM的时间序列分类方法参数量巨大，计算成本高昂，难以部署。
  2. LETS-C利用文本嵌入模型提取时间序列特征，结合轻量级CNN和MLP分类头，降低模型复杂度。
  3. 实验表明，LETS-C在分类精度上超越SOTA模型，同时显著减少了可训练参数的数量。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种利用文本嵌入进行时间序列分类的新方法LETS-C。该方法不直接微调大型语言模型（LLM），而是使用文本嵌入模型对时间序列进行嵌入，然后将这些嵌入与一个由卷积神经网络（CNN）和多层感知机（MLP）组成的简单分类头配对。在标准时间序列分类基准上的大量实验表明，LETS-C不仅在分类精度上优于当前SOTA，而且提供了一种轻量级解决方案，其可训练参数平均仅为SOTA模型的14.5%。研究结果表明，利用文本嵌入模型编码时间序列数据，结合简单而有效的分类头，为实现高性能时间序列分类同时保持轻量级模型架构提供了一个有希望的方向。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于大型语言模型（LLM）的时间序列分类方法虽然取得了state-of-the-art的性能，但由于模型参数量巨大，训练和部署成本很高，难以在资源受限的环境中使用。因此，如何降低模型复杂度，同时保持甚至提升分类精度，是本文要解决的核心问题。

核心思路：本文的核心思路是利用预训练的文本嵌入模型来提取时间序列的特征，而不是直接微调大型语言模型。时间序列数据可以被视为一种特殊的“语言”，因此可以使用文本嵌入模型将其转换为向量表示。然后，使用一个轻量级的分类头（CNN+MLP）对这些向量进行分类。这样可以避免使用大型语言模型，从而降低模型复杂度。

技术框架：LETS-C的整体框架包括两个主要阶段：1) 时间序列嵌入阶段：使用预训练的文本嵌入模型（例如，Sentence-BERT）将时间序列数据转换为向量表示。具体来说，可以将时间序列分割成小的片段，然后将每个片段视为一个“句子”，并使用文本嵌入模型将其编码为向量。2) 分类阶段：将时间序列的嵌入向量输入到一个由卷积神经网络（CNN）和多层感知机（MLP）组成的分类头中。CNN用于提取局部特征，MLP用于进行最终的分类。

关键创新：LETS-C的关键创新在于将文本嵌入模型应用于时间序列分类任务。与直接微调大型语言模型相比，这种方法可以显著降低模型复杂度，同时保持甚至提升分类精度。此外，LETS-C还提出了一种简单而有效的分类头（CNN+MLP），可以充分利用文本嵌入模型提取的特征。

关键设计：在时间序列嵌入阶段，需要选择合适的文本嵌入模型和片段大小。在分类阶段，需要设计合适的CNN和MLP结构，包括卷积核大小、通道数、层数等。损失函数通常使用交叉熵损失函数。具体的参数设置需要根据具体的数据集进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

LETS-C在时间序列分类基准测试中取得了显著的成果，超越了当前的SOTA模型。例如，在某些数据集上，LETS-C的分类精度提高了几个百分点。更重要的是，LETS-C的可训练参数数量平均仅为SOTA模型的14.5%，这表明LETS-C是一种非常轻量级的解决方案。

🎯 应用场景

LETS-C具有广泛的应用前景，例如医疗健康（疾病诊断、生理信号分析）、金融（股票预测、风险评估）、工业（设备故障诊断、生产过程优化）等领域。其轻量级的特性使其更易于部署在资源受限的设备上，例如移动设备、嵌入式系统等。未来，可以将LETS-C与其他技术（例如，联邦学习、知识蒸馏）相结合，进一步提升其性能和适用性。

📄 摘要（原文）

Recent advancements in language modeling have shown promising results when applied to time series data. In particular, fine-tuning pre-trained large language models (LLMs) for time series classification tasks has achieved state-of-the-art (SOTA) performance on standard benchmarks. However, these LLM-based models have a significant drawback due to the large model size, with the number of trainable parameters in the millions. In this paper, we propose an alternative approach to leveraging the success of language modeling in the time series domain. Instead of fine-tuning LLMs, we utilize a text embedding model to embed time series and then pair the embeddings with a simple classification head composed of convolutional neural networks (CNN) and multilayer perceptron (MLP). We conducted extensive experiments on a well-established time series classification benchmark. We demonstrated LETS-C not only outperforms the current SOTA in classification accuracy but also offers a lightweight solution, using only 14.5% of the trainable parameters on average compared to the SOTA model. Our findings suggest that leveraging text embedding models to encode time series data, combined with a simple yet effective classification head, offers a promising direction for achieving high-performance time series classification while maintaining a lightweight model architecture.