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ChatTime：连接数值和文本数据的统一多模态时间序列基础模型
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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本研究提出了ChatTime模型，解决了传统深度学习模型在时间序列分析中仅依赖数值数据的问题。该模型支持双模态输入/输出，实现零样本预测，实验结果显示其在多项任务中表现优越，具有潜在应用价值。
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关键要点
- 本研究提出了ChatTime模型，解决了传统深度学习模型在时间序列分析中仅依赖数值数据的问题。
- ChatTime模型支持双模态输入/输出，能够处理时间序列和文本数据。
- 该模型实现了零样本预测，展示了在多项任务中的优越性能。
- 实验结果表明，ChatTime模型具有潜在的应用价值。
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