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Enhancing Time Series Forecasting through Multi-Level Text Alignment and Large Language Models
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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
本研究提出了一种多层次文本对齐框架，以解决大型语言模型在时间序列预测中的适应性不足问题。通过拆分时间序列并对齐预训练的单词令牌，显著提升了预测的准确性和可解释性。实验结果表明，该方法在多个数据集上优于现有模型。
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关键要点
- 本研究提出了一种多层次文本对齐框架。
- 该框架解决了大型语言模型在时间序列预测中的适应性不足问题。
- 时间序列被拆分为趋势、季节和残差组件。
- 通过与预训练的单词令牌对齐，显著提高了预测的准确性和可解释性。
- 实验结果表明，该方法在多个数据集上优于现有模型。
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