首尔国立大学发布What If TSF (WIT)数据集,应用在多模态时间序列预测、反事实推理领域

首尔国立大学本次发布的数据集What If TSF (WIT),What If TSF (WIT)是由首尔国立大学团队构建的多模态时间序列预测基准数据集，旨在评估模型在专家构建的未来情景文本引导下的预测能力。该数据集涵盖政治、社会、能源和经济四大领域，包含5,352条样本，每条样本整合了历史时间序列数据、静态领域描述及动态未来情景文本。数据来源于权威新闻媒体和机构报告，经过LLM辅助预处理和专家验证，确保文本与时间序列对齐且去标识化。其核心应用为解决传统预测方法无法利用外部文本语境的问题，支持短期/长期预测及反事实推理任务，为多模态时序分析提供严谨测试平台。

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