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领域无关的时间序列数据描述文本自动生成
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内容提要
本研究提出了一种新的文本引导时间序列预测任务（TGTSF），并开发了基准模型TGForecaster。该模型通过交叉注意机制融合文本和时间序列数据。在四个基准数据集上的评估中，TGForecaster表现优异，展示了文本信息在时间序列预测中的潜力，为多模态数据集成的发展提供了新基准。
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关键要点
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本研究引入了一种新的文本引导时间序列预测任务（TGTSF）。
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提出了基准模型TGForecaster，利用交叉注意机制融合文本和时间序列数据。
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TGForecaster在四个基准数据集上的评估中表现优异。
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研究展示了文本信息在时间序列预测中的潜力。
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为多模态数据集成的发展提供了新基准。
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