ChatTime

让时间序列模型读懂文本，预测更准

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 开源模型 🍴 复刻 25 🐛 待处理 2 👀 关注 4
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 170
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，免费使用，需自行部署。

项目预览

ChatTime 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队ForestsKing
GitHubhttps://github.com/ForestsKing/ChatTime
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，免费使用，需自行部署。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
主要语言Jupyter Notebook
技术栈/模型foundation-models,multimodal-time-series,multimodality,time-series
GitHub 星标★ 170
上线时间2024-07-07 00:00:00
代码更新2026-05-17
仓库体积2.6 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

ChatTime 是 AAAI 2025 oral 论文的官方 PyTorch 实现，定位为统一的多模态时间序列基础模型，旨在桥接数值数据与文本数据。它解决的核心问题是传统时间序列模型只能处理数值，无法利用新闻、报告等文本信息，导致预测和分类任务中信息利用不充分。ChatTime 通过设计统一的模型架构，同时编码数值时间序列和文本描述，支持时间序列预测、分类、异常检测等任务，并具备跨模态理解能力。其核心能力包括多模态融合编码、统一任务接口，以及基于预训练+微调范式适应下游场景。项目代码基于 Jupyter Notebook 提供，便于研究复现和二次开发，适合学术研究与工业原型验证。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 170

核心亮点

  • AAAI 2025 oral 论文官方实现，算法设计有学术背书
  • 统一多模态架构，同时处理数值和文本，信息利用更全面
  • 覆盖预测、分类、异常检测多种任务，适用面广

不足之处

  • 早期项目，文档和社区支持尚待完善
  • 基于 Notebook 的代码结构，工程化部署需改造

适用场景

  • 金融时序预测结合新闻情绪分析
  • 工业传感器数据与维修日志联合分析
  • 学术研究中多模态时间序列基准测试

替代项目

Time-Series-Library、Autoformer、Informer

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