論文の概要: ASTA: Learning Analytical Semantics over Tables for Intelligent Data Analysis and Visualization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.01043v1
• Date: Mon, 1 Aug 2022 13:32:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-03 13:50:38.940581
• Title: ASTA: Learning Analytical Semantics over Tables for Intelligent Data Analysis and Visualization
• Title（参考訳）: ASTA: インテリジェントデータ分析と可視化のためのテーブル上の解析的セマンティックス学習
• Authors: Lingbo Li, Tianle Li, Xinyi He, Mengyu Zhou, Shi Han, Dongmei Zhang
• Abstract要約: 本稿では,ユーザ生成分析の背後にある共通分析パターンを明らかにするために,テーブル上の解析意味論を提案する。 本稿では,ユーザ意図からデータ焦点を分離し,データと人間の視点からユーザモチベーションを抽出して分析意味論を設計する。 また,知的テーブル分析を実証するために,初めて条件付きフォーマッティングを推奨するとともに,チャートレコメンデーションも提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.06228510098419
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Intelligent analysis and visualization of tables use techniques to automatically recommend useful knowledge from data, thus freeing users from tedious multi-dimension data mining. While many studies have succeeded in automating recommendations through rules or machine learning, it is difficult to generalize expert knowledge and provide explainable recommendations. In this paper, we present the recommendation of conditional formatting for the first time, together with chart recommendation, to exemplify intelligent table analysis. We propose analytical semantics over tables to uncover common analysis pattern behind user-created analyses. Here, we design analytical semantics by separating data focus from user intent, which extract the user motivation from data and human perspective respectively. Furthermore, the ASTA framework is designed by us to apply analytical semantics to multiple automated recommendations. ASTA framework extracts data features by designing signatures based on expert knowledge, and enables data referencing at field- (chart) or cell-level (conditional formatting) with pre-trained models. Experiments show that our framework achieves recall at top 1 of 62.86% on public chart corpora, outperforming the best baseline about 14%, and achieves 72.31% on the collected corpus ConFormT, validating that ASTA framework is effective in providing accurate and explainable recommendations.
• Abstract（参考訳）: テーブルのインテリジェントな分析と視覚化は、データから有用な知識を自動的に推奨するために技術を使用する。 多くの研究が規則や機械学習によるレコメンデーションの自動化に成功しているが、専門家の知識を一般化し、説明可能なレコメンデーションを提供することは困難である。 本稿では,知的テーブル分析を実証するために,初めて条件付きフォーマッティングを推奨し,チャートレコメンデーションとともに提案する。 本稿では,テーブル上の分析意味論を提案し,ユーザ生成分析の背後にある共通分析パターンを明らかにする。 本稿では,ユーザ意図からデータ焦点を分離して分析意味を設計し,データと人間の視点からユーザモチベーションを抽出する。 さらに、ASTAフレームワークは、複数の自動レコメンデーションに分析的セマンティクスを適用するように設計されている。 ASTAフレームワークは、専門家の知識に基づいてシグネチャを設計することでデータの特徴を抽出し、事前訓練されたモデルでフィールド(チャート)やセルレベルのデータ参照を可能にする。 実験により,我々のフレームワークは,公開チャートコーパスの62.86%中1位でリコールを達成し,最高ベースラインを約14%上回り,収集されたコーパス適合度で72.31%を達成し,astaフレームワークが正確かつ説明可能なレコメンデーションの提供に有効であることを確認した。

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