Towards Time Series Generation Conditioned on Unstructured Natural Language
作者: Jaeyun Woo, Jiseok Lee, Brian Kenji Iwana
分类: cs.LG
发布日期: 2025-06-28
💡 一句话要点
提出一种基于扩散模型和语言模型的自然语言条件时间序列生成方法
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 时间序列生成 自然语言条件 扩散模型 语言模型 数据增强
📋 核心要点
- 现有时间序列生成方法难以有效利用非结构化的自然语言信息，限制了其在复杂场景下的应用。
- 该论文提出了一种基于扩散模型和语言模型相结合的方法，实现自然语言描述条件下的时间序列生成。
- 实验结果验证了该方法在自然语言指导下生成时间序列的可行性，并构建了一个新的大规模数据集。
📝 摘要（中文）
生成式人工智能在图像和文本等多种数据类型生成方面取得了显著进展。然而，尽管时间序列在金融、气候等领域至关重要，但时间序列生成式人工智能的发展相对滞后。本研究提出了一种新的方法，用于生成以非结构化自然语言描述为条件的时间序列。该方法结合了扩散模型和语言模型，从文本生成时间序列。实验结果表明，基于自然语言的时间序列生成是可行的。该方法可应用于定制预测、时间序列操作、数据增强和迁移学习等多种场景。此外，我们构建并提出了一个新的公共数据集，包含63,010个时间序列-描述对，用于时间序列生成。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决时间序列生成任务中，如何有效利用非结构化自然语言描述信息的问题。现有方法通常难以将自然语言信息融入到时间序列生成过程中，导致生成结果缺乏灵活性和可控性。这限制了时间序列生成技术在需要结合领域知识和人类意图的实际应用中的潜力。
核心思路：论文的核心思路是将自然语言描述作为条件，引导扩散模型生成时间序列。通过将语言模型提取的文本特征与时间序列生成过程相结合，使得生成的时间序列能够反映自然语言描述的内容和意图。这种方法利用了扩散模型强大的生成能力和语言模型对文本信息的理解能力，从而实现了自然语言条件下的时间序列生成。
技术框架：整体框架包含两个主要模块：语言模型和扩散模型。首先，使用语言模型（例如Transformer）将输入的自然语言描述编码成文本特征向量。然后，将该特征向量作为条件，输入到扩散模型中。扩散模型通过逐步去噪的过程，从随机噪声中生成时间序列。在训练过程中，模型学习如何根据文本特征向量调整去噪过程，从而生成与描述相符的时间序列。
关键创新：该方法最重要的创新点在于将扩散模型与语言模型相结合，实现了自然语言条件下的时间序列生成。与传统的基于GAN或VAE的时间序列生成方法相比，扩散模型具有更强的生成能力和更好的训练稳定性。此外，通过引入语言模型，该方法能够有效地利用非结构化的自然语言信息，从而生成更具语义信息的时间序列。
关键设计：论文中可能涉及的关键设计包括：语言模型的选择和训练方式，扩散模型的架构和参数设置，以及如何将文本特征向量融入到扩散模型的去噪过程中。例如，可以使用预训练的BERT或GPT模型作为语言模型，并对其进行微调，以适应时间序列生成任务。扩散模型可以使用U-Net结构，并通过注意力机制将文本特征向量融入到每一层中。损失函数可能包括重构损失和对抗损失，以保证生成的时间序列的质量和多样性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文构建了一个包含63,010个时间序列-描述对的新数据集，为该领域的研究提供了宝贵资源。实验结果表明，该方法能够根据自然语言描述生成合理的时间序列，验证了其可行性。虽然论文中没有提供具体的性能指标和对比基线，但其提出的框架为未来的研究奠定了基础。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于金融、气候、医疗等多个领域。例如，可以根据新闻报道生成股票价格走势，根据天气预报生成未来气温变化曲线，或根据患者病史生成生理指标的时间序列。此外，该方法还可用于数据增强，生成更多样化的时间序列数据，提高模型的泛化能力。未来，该技术有望实现更智能、更个性化的时间序列预测和分析。
📄 摘要（原文）
Generative Artificial Intelligence (AI) has rapidly become a powerful tool, capable of generating various types of data, such as images and text. However, despite the significant advancement of generative AI, time series generative AI remains underdeveloped, even though the application of time series is essential in finance, climate, and numerous fields. In this research, we propose a novel method of generating time series conditioned on unstructured natural language descriptions. We use a diffusion model combined with a language model to generate time series from the text. Through the proposed method, we demonstrate that time series generation based on natural language is possible. The proposed method can provide various applications such as custom forecasting, time series manipulation, data augmentation, and transfer learning. Furthermore, we construct and propose a new public dataset for time series generation, consisting of 63,010 time series-description pairs.