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Enhancing the Application of Large Language Models in Time Series Forecasting via Structure-Guided Cross-Modal Alignment
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新的跨模态对齐方法——结构引导跨模态对齐（SGCMA），旨在提升大型语言模型在时间序列预测中的应用。该方法通过学习状态转移图结构和语义对齐，显著提高了预测性能和泛化能力。
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关键要点
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本研究提出了一种新的跨模态对齐方法——结构引导跨模态对齐（SGCMA）。
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SGCMA强调序列级结构一致性，旨在提升大型语言模型在时间序列预测中的应用。
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该方法通过学习状态转移图结构和语义对齐，显著提高了时间序列数据的预测性能。
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SGCMA展现出比传统方法更强的泛化能力。
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