LAMPER：面向零样本时间序列分类的语言模型与提示工程
人工智能
2024-03-26 v1 计算与语言
摘要
本研究构建了 LAMPER（LanguAge Model and Prompt EngineeRing）框架，旨在系统评估预训练语言模型（PLMs）在适应多样化提示及其在零样本时间序列（TS）分类中的集成方面的能力。我们使用来自 UCR 档案库的 128 个单变量时间序列数据集，在实验评估中部署了 LAMPER。研究结果表明，LAMPER 的特征表示能力受到 PLMs 所施加的最大输入令牌阈值的限制。
引用
@article{arxiv.2403.15875,
title = {LAMPER: LanguAge Model and Prompt EngineeRing for zero-shot time series classification},
author = {Zhicheng Du and Zhaotian Xie and Yan Tong and Peiwu Qin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.15875},
year = {2024}
}
备注
Accepted as tiny paper in ICLR 2024