TSA-TSQA-with-LLMs

一页看懂大模型如何做时间序列问答

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 搜索知识 🍴 复刻 9 👀 关注 5
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 109
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源学术项目,免费

项目预览

TSA-TSQA-with-LLMs 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类搜索知识
开发团队Leeway-95
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源学术项目,免费
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
技术栈/模型time-series-analysis,time-series-question-answering
GitHub 星标★ 109
上线时间2026-01-03 00:00:00
代码更新2026-10-14
仓库体积1.2 MB
本站数据更新2026-11-07
维护状态较活跃
收录时间2026-11-07
浏览次数0

项目介绍

该项目是 IJCAI 2026 论文《From Time Series Analysis to Question Answering: A Survey in the LLM Era》的配套网站与资料仓库,系统梳理大模型时代下时间序列分析与时间序列问答(TSQA)的研究脉络。它解决的核心问题是:时间序列研究长期聚焦预测、分类、异常检测等任务,而自然语言问答范式兴起后,缺乏对「时序数据如何被 LLM 理解、推理并以问答形式交互」的统一梳理。项目提供论文综述、任务定义、方法分类体系、数据集与评测基准汇总,以及相关文献索引,帮助研究者快速建立从传统时序分析到 LLM 驱动问答的认知地图。核心能力包括:按任务类型与方法范式组织文献、汇总常用数据集与评测指标、给出开放问题与未来方向。适合作为入门调研入口和论文写作时的参考文献索引,本身不提供可运行模型或工具库。

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 2026-11-07 · 当前星标 ★ 109

技术标签

核心亮点

  • 以综述形式系统串联传统时序分析与 LLM 时代 TSQA,任务定义和方法分类清晰
  • 汇总数据集、评测基准与文献索引,可直接作为调研与论文写作的参考入口
  • 配套 IJCAI 2026 论文,内容与学术前沿同步,方向性判断有出处

不足之处

  • 仓库以综述与资料整理为主,不含可运行代码或模型实现
  • 内容更新依赖作者维护,文献覆盖与分类体系可能随领域快速演进而滞后

适用场景

  • 研究生入门时间序列问答方向时快速建立领域全景
  • 撰写时序+LLM 相关论文时查找数据集与基线方法
  • 组会或课程中做 LLM 与时间序列交叉领域的文献汇报

替代项目

Time-Series-Library、awesome-time-series、Awesome-LLM-Time-Series

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