論文の概要: Automatic Generation of Conversational Interfaces for Tabular Data Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.11326v3
- Date: Tue, 6 Aug 2024 11:14:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-07 19:51:34.516254
- Title: Automatic Generation of Conversational Interfaces for Tabular Data Analysis
- Title(参考訳): 語彙データ解析のための会話インタフェースの自動生成
- Authors: Marcos Gomez-Vazquez, Jordi Cabot, Robert Clarisó,
- Abstract要約: タブラルデータは、構造化されたデータをオンラインで公開し、交換する最も一般的なフォーマットである。
本稿では,公共行政機関が公開するデータソースを活用するための対話インタフェースを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.9744907811058787
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Tabular data is the most common format to publish and exchange structured data online. A clear example is the growing number of open data portals published by public administrations. However, exploitation of these data sources is currently limited to technical people able to programmatically manipulate and digest such data. As an alternative, we propose the use of chatbots to offer a conversational interface to facilitate the exploration of tabular data sources, including support for data analytics questions that are responded via charts rendered by the chatbot. Moreover, our chatbots are automatically generated from the data source itself thanks to the instantiation of a configurable collection of conversation patterns matched to the chatbot intents and entities.
- Abstract(参考訳): タブラルデータ(Tabular data)は、構造化されたデータをオンラインで公開し、交換する最も一般的なフォーマットである。
明らかな例は、行政機関が公開するオープンデータポータルの数の増加である。
しかし、これらのデータソースの利用は現在、そのようなデータをプログラムで操作し、消化できる技術関係者に限られている。
その代替として,チャットボットを用いた対話型インタフェースの提案により,チャットボットが描画したグラフを通じて回答するデータ分析質問のサポートを含む,表形式のデータソースの探索を容易にする。
さらに、チャットボットの意図やエンティティにマッチした、設定可能な会話パターンのコレクションのインスタンス化によって、私たちのチャットボットは、データソース自体から自動的に生成される。
関連論文リスト
- 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) - Knowledge-Grounded Conversational Data Augmentation with Generative
Conversational Networks [76.11480953550013]
生成会話ネットワークを用いて会話データを自動的に生成する。
我々は、Topical Chatデータセット上で、知識のない会話に対するアプローチを評価した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-22T22:37:14Z) - Demonstrating CAT: Synthesizing Data-Aware Conversational Agents for
Transactional Databases [67.96827026450562]
本稿では、トランザクションデータベースのための対話エージェントを作成するために使用できるCATについて述べる。
主な考え方は、与えられたOデータベースに対して、CATは、必要なトレーニングデータの合成に弱い監視を使用する、ということです。
CATは、結果のエージェントとデータベースとのアウト・オブ・ボックスの統合を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-26T19:46:43Z) - Open Domain Question Answering over Virtual Documents: A Unified
Approach for Data and Text [62.489652395307914]
我々は、知識集約型アプリケーションのための構造化知識を符号化する手段として、Data-to-text法、すなわち、オープンドメイン質問応答(QA)を用いる。
具体的には、ウィキペディアとウィキソースの3つのテーブルを付加知識源として使用する、データとテキスト上でのオープンドメインQAのための冗長化-レトリバー・リーダー・フレームワークを提案する。
UDT-QA(Unified Data and Text QA)は,知識インデックスの拡大を効果的に活用できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-16T00:11:21Z) - Training Conversational Agents with Generative Conversational Networks [74.9941330874663]
我々は、生成会話ネットワークを使用して、自動的にデータを生成し、社会的会話エージェントを訓練する。
自動メトリクスと人的評価器を用いてTopicalChatのアプローチを評価し、10%のシードデータで100%のデータを使用するベースラインに近いパフォーマンスを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-15T21:46:39Z) - Partially-Aligned Data-to-Text Generation with Distant Supervision [69.15410325679635]
我々はPADTG(Partially-Aligned Data-to-Text Generation)と呼ばれる新しい生成タスクを提案する。
自動的にアノテートされたデータをトレーニングに利用し、アプリケーションドメインを大幅に拡張するため、より実用的です。
我々のフレームワークは、全てのベースラインモデルより優れており、部分整合データの利用の可能性を検証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-03T03:18:52Z) - Pchatbot: A Large-Scale Dataset for Personalized Chatbot [49.16746174238548]
本稿では,Weibo と Judicial のフォーラムから収集した2つのサブセットを含む大規模対話データセットである Pchatbot を紹介する。
生データセットを対話システムに適応させるため、匿名化などのプロセスを通じて生データセットを精巧に正規化する。
Pchatbotのスケールは、既存の中国のデータセットよりも大幅に大きく、データ駆動モデルの恩恵を受ける可能性がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-28T12:49:07Z) - Efficient Deployment of Conversational Natural Language Interfaces over
Databases [45.52672694140881]
本稿では、自然言語からクエリ言語への機械学習モデルを開発するためのトレーニングデータセット収集を高速化する新しい手法を提案する。
本システムでは,対話セッションを定義した対話型多言語データを生成することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-31T19:16:27Z) - A Scalable Chatbot Platform Leveraging Online Community Posts: A
Proof-of-Concept Study [4.623392924486831]
本研究では、擬似会話データとして利用して、処理されたオンラインコミュニティ投稿を用いたデータ駆動型チャットボットの構築の可能性を検証する。
さまざまな目的のためのチャットボットは、コミュニティポストの共通構造を利用したパイプラインを通じて、広範囲に構築できる、と我々は主張する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-10T01:45:45Z)
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。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。