Mitigating Data Scarcity in Time Series Analysis: A Foundation Model with Series-Symbol Data Generation

📄 arXiv: 2502.15466v1 📥 PDF

作者: Wenxuan Wang, Kai Wu, Yujian Betterest Li, Dan Wang, Xiaoyu Zhang, Jing Liu

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-02-21

💡 一句话要点

提出SymTime：一种基于序列-符号双模态数据生成的时序分析预训练模型，缓解数据稀缺问题。

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

关键词: 时序分析 基础模型 数据稀缺 双模态学习 预训练 符号表示 数据生成

📋 核心要点

  1. 时序分析基础模型面临数据稀缺和不平衡的挑战，限制了其性能和泛化能力。
  2. 论文提出序列-符号（S2）双模态数据生成机制，生成高质量时序数据及其对应的符号表示，用于预训练。
  3. SymTime在五个主要时序分析任务上表现出竞争力，证明了双模态数据生成和预训练的有效性。

📝 摘要（中文）

时序分析（TSA）的基础模型受到了广泛关注。然而，数据稀缺和数据不平衡等挑战持续阻碍着它们的发展。为了解决这个问题，我们考虑通过符号表达式来建模复杂系统，这些符号表达式可以作为时序数据的语义描述符。基于这个概念，我们引入了一种序列-符号（S2）双模态数据生成机制，能够不受限制地创建高质量的时序数据，并配以相应的符号表示。利用S2数据集，我们开发了SymTime，一个用于TSA的预训练基础模型。当使用下游任务进行微调时，SymTime在五个主要的TSA任务中表现出具有竞争力的性能，与在真实世界数据集上预训练的基础模型相媲美。这种方法强调了双模态数据生成和预训练机制在克服数据稀缺和提高任务性能方面的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：现有时序分析基础模型受限于真实世界数据的稀缺性和不平衡性，导致模型泛化能力不足，难以适应各种下游任务。如何有效地生成高质量、多样化的时序数据，并将其用于预训练，是本文要解决的核心问题。

核心思路：论文的核心思路是利用符号表达式作为时序数据的语义描述符，通过生成符号表达式来合成时序数据。这种方法能够不受限制地生成大量高质量的时序数据，并建立时序数据和符号表示之间的对应关系，从而实现双模态的预训练。

技术框架：SymTime的整体框架包含两个主要部分：S2数据生成和预训练。S2数据生成模块负责生成配对的时序数据和符号表示。预训练阶段利用生成的数据训练SymTime模型，使其能够理解时序数据和符号表示之间的关系。下游任务通过微调SymTime模型来适应特定任务。

关键创新：关键创新在于S2双模态数据生成机制，它能够生成高质量的时序数据及其对应的符号表示。与直接生成时序数据相比，生成符号表达式更容易控制数据的语义信息，从而生成更具多样性和代表性的数据。此外，双模态预训练能够使模型同时学习时序数据和符号表示的特征，从而提高模型的泛化能力。

关键设计：S2数据生成模块的具体实现细节未知，但可以推测其包含符号表达式生成器和时序数据生成器。符号表达式生成器负责生成各种类型的符号表达式，例如数学公式或逻辑表达式。时序数据生成器则根据符号表达式生成相应的时序数据。预训练阶段可能采用对比学习或掩码语言模型等方法，使模型学习时序数据和符号表示之间的对应关系。具体的损失函数和网络结构未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

SymTime在五个主要的时序分析任务中表现出与在真实世界数据集上预训练的基础模型相媲美的性能。这表明，通过双模态数据生成和预训练机制，可以有效地克服数据稀缺问题，并提高模型的性能。具体的性能数据和对比基线未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种时序分析任务，例如时间序列预测、异常检测、分类和聚类等。通过预训练的SymTime模型，可以显著降低下游任务对数据的需求，提高模型的性能和泛化能力。该方法在金融、医疗、工业等领域具有广泛的应用前景，尤其是在数据稀缺或获取成本较高的场景下。

📄 摘要（原文）

Foundation models for time series analysis (TSA) have attracted significant attention. However, challenges such as data scarcity and data imbalance continue to hinder their development. To address this, we consider modeling complex systems through symbolic expressions that serve as semantic descriptors of time series. Building on this concept, we introduce a series-symbol (S2) dual-modulity data generation mechanism, enabling the unrestricted creation of high-quality time series data paired with corresponding symbolic representations. Leveraging the S2 dataset, we develop SymTime, a pre-trained foundation model for TSA. SymTime demonstrates competitive performance across five major TSA tasks when fine-tuned with downstream task, rivaling foundation models pre-trained on real-world datasets. This approach underscores the potential of dual-modality data generation and pretraining mechanisms in overcoming data scarcity and enhancing task performance.