論文の概要: Chart-to-Text: Generating Natural Language Descriptions for Charts by
Adapting the Transformer Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.09142v2
- Date: Sun, 29 Nov 2020 21:17:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-06 03:48:25.126462
- Title: Chart-to-Text: Generating Natural Language Descriptions for Charts by
Adapting the Transformer Model
- Title（参考訳）: Chart-to-Text: 変換器モデルの適用によるチャートの自然言語記述の生成
- Authors: Jason Obeid and Enamul Hoque
- Abstract要約: 我々は,新しいデータセットを導入し,グラフの自然言語要約を自動的に生成するニューラルモデルを提案する。
生成された要約は、チャートの解釈を提供し、そのチャートで見られる重要な洞察を伝える。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.320141734801679
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Information visualizations such as bar charts and line charts are very
popular for exploring data and communicating insights. Interpreting and making
sense of such visualizations can be challenging for some people, such as those
who are visually impaired or have low visualization literacy. In this work, we
introduce a new dataset and present a neural model for automatically generating
natural language summaries for charts. The generated summaries provide an
interpretation of the chart and convey the key insights found within that
chart. Our neural model is developed by extending the state-of-the-art model
for the data-to-text generation task, which utilizes a transformer-based
encoder-decoder architecture. We found that our approach outperforms the base
model on a content selection metric by a wide margin (55.42% vs. 8.49%) and
generates more informative, concise, and coherent summaries.
- Abstract（参考訳）: バーチャートやラインチャートのような情報視覚化は、データ探索と洞察の伝達に非常に人気がある。
このような視覚化の解釈と理解は、視覚障害者や視覚リテラシーの低さなど、一部の人にとっては困難である。
本稿では,新しいデータセットを導入し,グラフの自然言語要約を自動的に生成するニューラルモデルを提案する。
生成された要約は、チャートの解釈を提供し、チャート内の重要な洞察を伝える。
我々のニューラルモデルは、トランスフォーマーベースのエンコーダデコーダアーキテクチャを利用するデータ・テキスト生成タスクの最先端モデルを拡張して開発されている。
当社のアプローチは,コンテンツ選択指標のベースモデルを広いマージン(55.42%対8.49%)で上回っており,より情報的,簡潔,一貫性のある要約を生成する。
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