Time-MMD: Multi-Domain Multimodal Dataset for Time Series Analysis

要約

時系列データは、広範囲の現実世界ドメインにわたって遍在しています。
実際の時系列分析（TSA）は、人間の専門家が数値シリーズデータをマルチモーダルドメイン固有の知識と統合する必要がありますが、ほとんどの既存のTSAモデルは数値データのみに依存しており、数値シリーズ以外の情報の重要性を見落としています。
この監視は、テキストシリーズデータの未開発の可能性と、包括的で高品質のマルチモーダルデータセットの欠如によるものです。
この障害を克服するために、9つの主要なデータドメインをカバーする最初のマルチドメイン、マルチモーダル時系列データセットであるTime-MMDを導入します。
Time-MMDは、きめ細かいモダリティアラインメントを保証し、データの汚染を排除し、高い使いやすさを提供します。
さらに、最初のカットマルチモーダル時系列予測（TSF）ライブラリであるMM-TSFLIBを開発し、詳細な分析のためのTIME-MMDに基づくマルチモーダルTSF評価をシームレスにパイプ化します。
MM-TSFLIBを介してTIME-MMDで実施された広範な実験は、15％以上の平均四角誤差削減、および豊富なテキストデータを持つドメインで最大40％を超えるマルチモダリティに拡張することにより、大幅なパフォーマンス向上を示しています。
さらに重要なことは、私たちのデータセットとライブラリは、より広範なアプリケーション、影響、研究トピックにTSAを前進させることです。
データセットはhttps://github.com/adityalab/time-mmdで入手できます。

要約(オリジナル)

Time series data are ubiquitous across a wide range of real-world domains. While real-world time series analysis (TSA) requires human experts to integrate numerical series data with multimodal domain-specific knowledge, most existing TSA models rely solely on numerical data, overlooking the significance of information beyond numerical series. This oversight is due to the untapped potential of textual series data and the absence of a comprehensive, high-quality multimodal dataset. To overcome this obstacle, we introduce Time-MMD, the first multi-domain, multimodal time series dataset covering 9 primary data domains. Time-MMD ensures fine-grained modality alignment, eliminates data contamination, and provides high usability. Additionally, we develop MM-TSFlib, the first-cut multimodal time-series forecasting (TSF) library, seamlessly pipelining multimodal TSF evaluations based on Time-MMD for in-depth analyses. Extensive experiments conducted on Time-MMD through MM-TSFlib demonstrate significant performance enhancements by extending unimodal TSF to multimodality, evidenced by over 15% mean squared error reduction in general, and up to 40% in domains with rich textual data. More importantly, our datasets and library revolutionize broader applications, impacts, research topics to advance TSA. The dataset is available at https://github.com/AdityaLab/Time-MMD.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google