Insight Miner: A Time Series Analysis Dataset for Cross-Domain Alignment with Natural Language

📄 arXiv: 2512.11251v1 📥 PDF

作者: Yunkai Zhang, Yawen Zhang, Ming Zheng, Kezhen Chen, Chongyang Gao, Ruian Ge, Siyuan Teng, Amine Jelloul, Jinmeng Rao, Xiaoyuan Guo, Chiang-Wei Fang, Zeyu Zheng, Jie Yang

分类: cs.LG

发布日期: 2025-12-12

🔗 代码/项目: HUGGINGFACE

💡 一句话要点

提出Insight Miner，一个基于大规模多模态模型的时间序列分析框架，并构建了首个通用领域时间序列-语言对齐数据集TS-Insights。

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

关键词: 时间序列分析 多模态模型 自然语言处理 指令微调 领域知识 时间序列描述 大规模数据集

📋 核心要点

  1. 现有时间序列分析依赖领域专家，耗时费力，缺乏通用性和自动化。
  2. Insight Miner利用大规模多模态模型，结合统计特征提取和GPT-4生成，实现时间序列的自动描述和洞察挖掘。
  3. 在TS-Insights数据集上，Insight Miner超越了LLaVA和GPT-4等先进模型，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

时间序列数据在环境分析、农业、交通运输和金融等众多科学和工业领域至关重要。然而，从此类数据中挖掘洞察通常需要深厚的领域专业知识，这个过程既耗时又费力。在本文中，我们提出了Insight Miner，一个大规模多模态模型（LMM），旨在生成高质量、全面的时间序列描述，并富含特定领域的知识。为了实现这一目标，我们引入了TS-Insights，这是第一个用于时间序列和语言对齐的通用领域数据集。TS-Insights包含从20个预测数据集中抽样的10万个时间序列窗口。我们使用一种新颖的agentic workflow构建了这个数据集，在该工作流程中，我们使用统计工具从原始时间序列中提取特征，然后使用GPT-4将它们合成为连贯的趋势描述。在TS-Insights上进行指令微调后，Insight Miner在生成时间序列描述和洞察方面优于最先进的多模态模型，如LLaVA和GPT-4。我们的研究结果表明，在时间序列分析中利用LMM是一个很有前景的方向，并且是使LLM能够将时间序列解释为原生输入模态的基础步骤。

🔬 方法详解

问题定义：现有时间序列分析方法需要领域专家进行手动分析，过程耗时且成本高昂，缺乏通用性和自动化能力。现有的多模态模型在处理时间序列数据时表现不佳，无法有效提取和理解时间序列中的信息。

核心思路：论文的核心思路是利用大规模多模态模型（LMM）学习时间序列数据和自然语言描述之间的对应关系。通过构建一个高质量的时间序列-语言对齐数据集，并在此数据集上对LMM进行指令微调，使模型能够自动生成时间序列的描述和洞察。

技术框架：Insight Miner的整体框架包括数据准备、特征提取、描述生成和模型训练四个主要阶段。首先，从多个时间序列数据集中采样时间序列窗口。然后，使用统计工具提取时间序列的特征。接着，利用GPT-4等大型语言模型将提取的特征合成为连贯的趋势描述。最后，使用TS-Insights数据集对LMM进行指令微调，使其能够生成高质量的时间序列描述。

关键创新：论文的关键创新在于构建了首个通用领域的时间序列-语言对齐数据集TS-Insights，并提出了一种新颖的agentic workflow来生成该数据集。此外，论文还展示了通过指令微调LMM，可以有效提升其在时间序列分析任务中的性能。

关键设计：TS-Insights数据集包含10万个时间序列窗口，采样自20个不同的预测数据集。Agentic workflow使用多种统计工具提取时间序列的特征，包括趋势、季节性和周期性等。GPT-4被用于将提取的特征合成为自然语言描述。Insight Miner使用指令微调方法，在TS-Insights数据集上对LMM进行训练，目标是最小化生成描述与真实描述之间的差异。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Insight Miner在TS-Insights数据集上进行了评估，结果表明其在生成时间序列描述和洞察方面优于LLaVA和GPT-4等先进的多模态模型。实验结果验证了Insight Miner在时间序列分析任务中的有效性，并表明LMM在处理时间序列数据方面具有巨大的潜力。

🎯 应用场景

Insight Miner可应用于金融、环境监测、交通运输、农业等多个领域，帮助用户快速理解和分析时间序列数据，发现潜在的趋势和模式。该研究为LLM在时间序列分析中的应用奠定了基础，未来可扩展到更复杂的时序预测和异常检测任务。

📄 摘要（原文）

Time-series data is critical across many scientific and industrial domains, including environmental analysis, agriculture, transportation, and finance. However, mining insights from this data typically requires deep domain expertise, a process that is both time-consuming and labor-intensive. In this paper, we propose \textbf{Insight Miner}, a large-scale multimodal model (LMM) designed to generate high-quality, comprehensive time-series descriptions enriched with domain-specific knowledge. To facilitate this, we introduce \textbf{TS-Insights}\footnote{Available at \href{https://huggingface.co/datasets/zhykoties/time-series-language-alignment}{https://huggingface.co/datasets/zhykoties/time-series-language-alignment}.}, the first general-domain dataset for time series and language alignment. TS-Insights contains 100k time-series windows sampled from 20 forecasting datasets. We construct this dataset using a novel \textbf{agentic workflow}, where we use statistical tools to extract features from raw time series before synthesizing them into coherent trend descriptions with GPT-4. Following instruction tuning on TS-Insights, Insight Miner outperforms state-of-the-art multimodal models, such as LLaVA \citep{liu2023llava} and GPT-4, in generating time-series descriptions and insights. Our findings suggest a promising direction for leveraging LMMs in time series analysis, and serve as a foundational step toward enabling LLMs to interpret time series as a native input modality.