論文の概要: Automatic Macro Mining from Interaction Traces at Scale
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.07023v1
- Date: Tue, 10 Oct 2023 21:23:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-13 01:18:43.083506
- Title: Automatic Macro Mining from Interaction Traces at Scale
- Title(参考訳): 大規模相互作用トレースによるマクロマイニング
- Authors: Forrest Huang, Gang Li, Tao Li, Yang Li
- Abstract要約: ランダムおよびユーザによるモバイルインタラクショントレースから意味論的に意味のあるマクロを自動的に抽出する新しい手法を提案する。
このアプローチによって生成されたマクロは、自然言語記述で自動的にタグ付けされ、完全に実行可能である。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 11.33061722797218
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Macros are building block tasks of our everyday smartphone activity (e.g.,
"login", or "booking a flight"). Effectively extracting macros is important for
understanding mobile interaction and enabling task automation. These macros are
however difficult to extract at scale as they can be comprised of multiple
steps yet hidden within programmatic components of the app. In this paper, we
introduce a novel approach based on Large Language Models (LLMs) to
automatically extract semantically meaningful macros from both random and
user-curated mobile interaction traces. The macros produced by our approach are
automatically tagged with natural language descriptions and are fully
executable. To examine the quality of extraction, we conduct multiple studies,
including user evaluation, comparative analysis against human-curated tasks,
and automatic execution of these macros. These experiments and analyses show
the effectiveness of our approach and the usefulness of extracted macros in
various downstream applications.
- Abstract(参考訳): マクロは日々のスマートフォン活動(例えば"login"や"booking a flight"など)のブロックタスクを構築しています。
マクロを効果的に抽出することは、モバイルインタラクションの理解とタスク自動化を可能にする上で重要である。
これらのマクロは、アプリケーションのプログラムコンポーネントに隠されている複数のステップで構成されているため、大規模に抽出することは困難である。
本稿では,ランダムとユーザによる対話トレースから意味的に意味のあるマクロを自動的に抽出する,大規模言語モデル(llms)に基づく新しいアプローチを提案する。
我々のアプローチによって生成されたマクロは自然言語記述で自動的にタグ付けされ、完全に実行可能である。
抽出の質を検討するために,ユーザ評価,ヒューマンキュレーションタスクに対する比較分析,マクロの自動実行など,複数の研究を行った。
これらの実験と解析により, 下流における抽出マクロの有効性と有用性を示した。
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