LLM-Augmented Changepoint Detection: A Framework for Ensemble Detection and Automated Explanation

📄 arXiv: 2601.02957v1 📥 PDF

作者: Fabian Lukassen, Christoph Weisser, Michael Schlee, Manish Kumar, Anton Thielmann, Benjamin Saefken, Thomas Kneib

分类: cs.CL

发布日期: 2026-01-06

💡 一句话要点

提出LLM增强的变点检测框架，实现集成检测与自动解释。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 变点检测 时间序列分析 集成学习 大型语言模型 可解释性 检索增强生成 异常检测

📋 核心要点

  1. 现有变点检测方法在不同数据特征下表现各异，单一方法难以保证最优检测效果。
  2. 该框架通过集成多种变点检测算法，并利用LLM生成上下文解释，提升检测精度和可解释性。
  3. 实验表明，该框架在金融、政治学和环境科学等领域具有实用性，能够将统计结果转化为可执行的见解。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的变点检测框架，该框架结合了集成统计方法与大型语言模型（LLM），以提高时间序列数据中状态变化的检测精度和可解释性。该框架解决了该领域中的两个关键限制。首先，由于数据特征的不同，单个检测方法表现出互补的优势和劣势，使得方法选择变得困难且容易产生次优结果。其次，缺乏对检测到的变化的自动、上下文解释。所提出的集成方法聚合了来自十种不同变点检测算法的结果，与单个方法相比，实现了卓越的性能和鲁棒性。此外，LLM驱动的解释流程自动生成上下文叙述，将检测到的变点与潜在的真实世界历史事件联系起来。对于私有或特定领域的数据，检索增强生成（RAG）解决方案能够基于用户提供的文档进行解释。该开源Python框架展示了在金融、政治学和环境科学等不同领域的实际效用，将原始统计输出转化为分析师和决策者可执行的见解。

🔬 方法详解

问题定义：现有变点检测方法存在两个主要痛点：一是单一方法难以适应各种数据特征，导致检测精度受限；二是缺乏对检测到的变点的自动、上下文解释，使得结果难以理解和应用。

核心思路：该论文的核心思路是结合集成学习和大型语言模型（LLM），利用集成学习提高变点检测的鲁棒性和准确性，并利用LLM自动生成对检测结果的上下文解释，从而提高可解释性和实用性。

技术框架：该框架包含两个主要模块：集成变点检测模块和LLM解释模块。集成变点检测模块首先使用十种不同的变点检测算法对时间序列数据进行检测，然后将这些算法的结果进行聚合，得到最终的变点检测结果。LLM解释模块则利用大型语言模型，根据检测到的变点和相关的上下文信息，自动生成对变点的解释。对于私有或特定领域的数据，该框架还支持使用检索增强生成（RAG）方法，基于用户提供的文档生成解释。

关键创新：该论文的关键创新在于将集成学习和大型语言模型相结合，用于变点检测。这种方法不仅提高了变点检测的准确性和鲁棒性，还使得检测结果更易于理解和应用。此外，使用RAG方法可以针对特定领域的数据生成定制化的解释，进一步提高了框架的实用性。

关键设计：集成了十种不同的变点检测算法，包括基于统计、机器学习和深度学习的方法。LLM解释模块使用了预训练的大型语言模型，并针对变点检测任务进行了微调。RAG方法使用了向量数据库来存储用户提供的文档，并使用相似度搜索来检索与检测到的变点相关的文档。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该框架通过集成十种不同的变点检测算法，显著提高了检测的准确性和鲁棒性。与单一方法相比，集成方法能够更好地适应不同的数据特征，并减少误报和漏报。此外，LLM驱动的解释流程能够自动生成上下文叙述，将检测到的变点与潜在的真实世界历史事件联系起来，极大地提高了结果的可解释性。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于金融、政治学、环境科学等领域的时间序列数据分析。例如，在金融领域，可以用于检测股票价格的突变点，从而辅助投资决策；在政治学领域，可以用于分析政治事件对社会舆论的影响；在环境科学领域，可以用于监测环境污染的变化趋势。该框架能够将复杂的统计结果转化为易于理解的解释，为决策者提供有价值的参考。

📄 摘要（原文）

This paper introduces a novel changepoint detection framework that combines ensemble statistical methods with Large Language Models (LLMs) to enhance both detection accuracy and the interpretability of regime changes in time series data. Two critical limitations in the field are addressed. First, individual detection methods exhibit complementary strengths and weaknesses depending on data characteristics, making method selection non-trivial and prone to suboptimal results. Second, automated, contextual explanations for detected changes are largely absent. The proposed ensemble method aggregates results from ten distinct changepoint detection algorithms, achieving superior performance and robustness compared to individual methods. Additionally, an LLM-powered explanation pipeline automatically generates contextual narratives, linking detected changepoints to potential real-world historical events. For private or domain-specific data, a Retrieval-Augmented Generation (RAG) solution enables explanations grounded in user-provided documents. The open source Python framework demonstrates practical utility in diverse domains, including finance, political science, and environmental science, transforming raw statistical output into actionable insights for analysts and decision-makers.