論文の概要: Natural Language Models for Data Visualization Utilizing nvBench Dataset
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.00832v1
- Date: Mon, 2 Oct 2023 00:48:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-05 01:39:24.975508
- Title: Natural Language Models for Data Visualization Utilizing nvBench Dataset
- Title（参考訳）: nvBenchデータセットを用いたデータ可視化のための自然言語モデル
- Authors: Shuo Wang and Carlos Crespo-Quinones
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.996262696260261
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Translation of natural language into syntactically correct commands for data
visualization is an important application of natural language models and could
be leveraged to many different tasks. A closely related effort is the task of
translating natural languages into SQL queries, which in turn could be
translated into visualization with additional information from the natural
language query supplied\cite{Zhong:2017qr}. Contributing to the progress in
this area of research, we built natural language translation models to
construct simplified versions of data and visualization queries in a language
called Vega Zero. In this paper, we explore the design and performance of these
sequence to sequence transformer based machine learning model architectures
using large language models such as BERT as encoders to predict visualization
commands from natural language queries, as well as apply available T5 sequence
to sequence models to the problem for comparison.
- Abstract（参考訳）: データ視覚化のための構文的に正しいコマンドへの自然言語の変換は、自然言語モデルの重要な応用であり、様々なタスクに活用できる。
密接に関連する取り組みとして、自然言語をSQLクエリに翻訳する作業がある。
この研究の進展に寄与するため,我々は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の簡易バージョンと可視化クエリを構築した。
本稿では、自然言語クエリから可視化コマンドを予測するためにbertなどの大規模言語モデルを用いて、シーケンストランスフォーマティブ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とともに、利用可能なt5シーケンスをシーケンスモデルに適用して比較を行う。
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