Jun, 2024
一种基于语言模型的挖掘时序数据分布变化的框架
A Language Model-Guided Framework for Mining Time Series with Distributional Shifts
Haibei Zhu, Yousef El-Laham, Elizabeth Fons, Svitlana Vyetrenko
TL;DR使用大型语言模型和数据源接口来探索和收集时间序列数据集的方法,扩大数据量以应对限制或缺乏关键属性的原始数据,有效补充现有数据集,尤其在数据分布变化方面。演示了通过实际示例证明了收集数据集的有效性,并展示了在这些数据集上进行微调的时间序列预测基础模型与未经微调的模型相比具有可比的性能。