EasyTPP：面向时序点过程的开放基准测试

连续时间事件序列在医疗、金融、在线购物、社交网络等现实领域发挥着至关重要的作用。为对此类数据建模，时序点过程（TPPs）已成为最自然且最具竞争力的模型，在学术与应用界均产生了显著影响。尽管近年来出现了许多强大模型，但这些模型及未来研究工作仍缺乏一个集中基准。这种标准化的缺失阻碍了研究人员与从业者比较方法和复现结果，可能减缓该领域的进展。在本文中，我们提出 EasyTPP，这是事件序列建模领域首个研究资源（如数据、模型、评估程序、文档）的集中仓库。我们的 EasyTPP 为该领域作出了若干独特贡献：使用现有数据集和添加新数据集的统一接口；易于使用与扩展并促进可复现研究的广泛评估程序；流行神经 TPP 的实现，以及丰富的模块库，通过组合这些模块可快速构建复杂模型。所有数据与实现可在 https://github.com/ant-research/EasyTemporalPointProcess 找到。我们将积极维护此基准，并欢迎其他研究人员与从业者的贡献。我们的基准将有助于促进该领域的可复现研究，从而加速研究进展并产生更显著的现实影响。