LLMForecaster: Improving Seasonal Event Forecasts Using Unstructured Text Data
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内容提要
本研究提出了LLMForecaster，一种新型预测后处理器，旨在提升时间序列预测模型对非结构化文本数据的利用。通过微调大型语言模型，该方法有效整合语义、上下文和历史数据，显著提高节假日产品需求预测的准确性。
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