Fugu-MT 論文翻訳(概要): Mirror: A Natural Language Interface for Data Querying, Summarization, and Visualization

論文の概要: Mirror: A Natural Language Interface for Data Querying, Summarization, and Visualization

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08697v1
Date: Wed, 15 Mar 2023 15:31:51 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-16 13:12:05.101576
Title: Mirror: A Natural Language Interface for Data Querying, Summarization, and Visualization
Title（参考訳）: Mirror: データクエリ、要約、可視化のための自然言語インターフェース
Authors: Canwen Xu and Julian McAuley and Penghan Wang
Abstract要約: Mirrorは、大規模な言語モデルを活用したデータ探索と分析のためのオープンソースのプラットフォームである。 Mirrorはデータベースをクエリするための直感的な自然言語インターフェースを提供する。 Mirrorはまた、データの理解を容易にするために視覚化を生成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.807687905883895
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We present Mirror, an open-source platform for data exploration and analysis powered by large language models. Mirror offers an intuitive natural language interface for querying databases, and automatically generates executable SQL commands to retrieve relevant data and summarize it in natural language. In addition, users can preview and manually edit the generated SQL commands to ensure the accuracy of their queries. Mirror also generates visualizations to facilitate understanding of the data. Designed with flexibility and human input in mind, Mirror is suitable for both experienced data analysts and non-technical professionals looking to gain insights from their data.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルを活用したデータ探索と分析のためのオープンソースプラットフォームであるmirrorを提案する。 Mirrorはデータベースをクエリするための直感的な自然言語インターフェースを提供し、実行可能SQLコマンドを自動的に生成して関連するデータを取得し、自然言語で要約する。さらに、生成されたsqlコマンドのプレビューと手作業による編集も可能で、クエリの正確性が保証される。 mirrorはデータの理解を容易にするためにビジュアライゼーションも生成する。柔軟性と人間の入力を念頭に置いて設計されたmirrorは、経験豊富なデータアナリストと、データから洞察を得ようとする非技術専門家の両方に適している。

関連論文リスト

Natural Language Query Engine for Relational Databases using Generative AI [0.0]
この記事では、ジェネレーティブAIを活用してギャップを埋め、自然言語を使ってデータベースをクエリできる革新的なソリューションを紹介します。提案手法は,自然言語クエリを insql に翻訳し,構文的および意味的正当性を確保しつつ,検索したデータから自然言語応答を生成する。ユーザとデータベース間のインタラクションを合理化することにより、技術的専門知識のない個人がデータを直接的かつ効率的に扱えるようにし、価値ある洞察へのアクセスを民主化し、生産性を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-23T01:07:02Z)
AMBROSIA: A Benchmark for Parsing Ambiguous Questions into Database Queries [56.82807063333088]
我々は,新たなベンチマークであるAMBROSIAを導入し,テキスト・ツー・オープン・プログラムの開発を促進することを期待する。私たちのデータセットには、3種類のあいまいさ(スコープのあいまいさ、アタッチメントのあいまいさ、あいまいさ)を示す質問が含まれている。いずれの場合も、データベースのコンテキストが提供されてもあいまいさは持続する。これは、スクラッチからデータベースを制御して生成する、新しいアプローチによって実現される。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-27T10:43:04Z)
UQE: A Query Engine for Unstructured Databases [71.49289088592842]
構造化されていないデータ分析を可能にするために,大規模言語モデルの可能性を検討する。本稿では,非構造化データ収集からの洞察を直接問合せ,抽出するUniversal Query Engine (UQE)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-23T06:58:55Z)
Can LLMs Generate Visualizations with Dataless Prompts? [17.280610067626135]
本研究では,このようなクエリに応答して,大規模言語モデルが正確なデータと関連する視覚化を提供する能力について検討する。具体的には、GPT-3とGPT-4がデータレスプロンプトでビジュアライゼーションを生成する能力について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-22T22:59:09Z)
Natural Language Interfaces for Tabular Data Querying and Visualization: A Survey [30.836162812277085]
大規模言語モデル(LLM)の台頭はこの分野をさらに進歩させ、自然言語処理技術のための新たな道を開いた。本稿では,これらのインターフェースの基礎となる基本概念と技術を紹介し,セマンティック解析に特に重点を置いている。この中には、LSMの影響を深く掘り下げ、その強み、制限、将来の改善の可能性を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-27T05:01:20Z)
Natural Language Models for Data Visualization Utilizing nvBench Dataset [6.996262696260261]
自然言語翻訳モデルを構築し、Vega Zeroと呼ばれる言語でデータと視覚化クエリの簡易バージョンを構築する。本稿では,シーケンシャルトランスフォーマーに基づく機械学習モデルアーキテクチャの設計と性能について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-02T00:48:01Z)
SQL-PaLM: Improved Large Language Model Adaptation for Text-to-SQL (extended) [53.95151604061761]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)を用いたテキスト・ツー・フィルタリングのフレームワークを提案する。数発のプロンプトで、実行ベースのエラー解析による一貫性復号化の有効性について検討する。命令の微調整により、チューニングされたLLMの性能に影響を及ぼす重要なパラダイムの理解を深める。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-26T21:39:05Z)
QTSumm: Query-Focused Summarization over Tabular Data [58.62152746690958]
人々は主に、データ分析を行うか、特定の質問に答えるためにテーブルをコンサルティングします。そこで本研究では,テキスト生成モデルに人間的な推論を行なわなければならない,クエリ中心のテーブル要約タスクを新たに定義する。このタスクには,2,934テーブル上の7,111の人間注釈付きクエリ-サマリーペアを含む,QTSummという新しいベンチマークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-23T17:43:51Z)
Querying Large Language Models with SQL [16.383179496709737]
多くのユースケースでは、情報はテキストに格納されるが、構造化データでは利用できない。事前訓練されたLarge Language Models (LLMs) の台頭に伴い、大量のテキストコーパスから抽出された情報を保存および使用するための効果的なソリューションが現在存在する。本稿では,従来のデータベースアーキテクチャに基づくプロトタイプであるGaloisについて紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-04-02T06:58:14Z)
XRICL: Cross-lingual Retrieval-Augmented In-Context Learning for Cross-lingual Text-to-SQL Semantic Parsing [70.40401197026925]
大規模言語モデルを用いたインコンテキスト学習は、最近セマンティック解析タスクの驚くべき結果を示している。この研究は、あるクエリに対して関連する英語の例を検索する学習を行うXRICLフレームワークを導入している。また、大規模言語モデルの翻訳プロセスを容易にするために、対象言語に対するグローバルな翻訳例も含んでいる。
論文参考訳（メタデータ） (2022-10-25T01:33:49Z)
Explaining Patterns in Data with Language Models via Interpretable Autoprompting [143.4162028260874]
本稿では,データを説明する自然言語文字列を生成するアルゴリズムである,解釈可能なオートプロンプト(iPrompt)を提案する。 iPromptは、基盤となるデータセット記述を正確に見つけることで、意味のある洞察を得ることができる。 fMRIデータセットを用いた実験は、iPromptが科学的発見に役立つ可能性を示している。
論文参考訳（メタデータ） (2022-10-04T18:32:14Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。