論文の概要: Natural Language Interfaces for Tabular Data Querying and Visualization:
A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.17894v1
- Date: Fri, 27 Oct 2023 05:01:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-30 14:43:41.988343
- Title: Natural Language Interfaces for Tabular Data Querying and Visualization:
A Survey
- Title（参考訳）: 表型データクエリと可視化のための自然言語インタフェース:調査
- Authors: Weixu Zhang, Yifei Wang, Yuanfeng Song, Victor Junqiu Wei, Yuxing
Tian, Yiyan Qi, Jonathan H. Chan, Raymond Chi-Wing Wong, Haiqin Yang
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.995783935364706
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The emergence of natural language processing has revolutionized the way users
interact with tabular data, enabling a shift from traditional query languages
and manual plotting to more intuitive, language-based interfaces. The rise of
large language models (LLMs) such as ChatGPT and its successors has further
advanced this field, opening new avenues for natural language processing
techniques. This survey presents a comprehensive overview of natural language
interfaces for tabular data querying and visualization, which allow users to
interact with data using natural language queries. We introduce the fundamental
concepts and techniques underlying these interfaces with a particular emphasis
on semantic parsing, the key technology facilitating the translation from
natural language to SQL queries or data visualization commands. We then delve
into the recent advancements in Text-to-SQL and Text-to-Vis problems from the
perspectives of datasets, methodologies, metrics, and system designs. This
includes a deep dive into the influence of LLMs, highlighting their strengths,
limitations, and potential for future improvements. Through this survey, we aim
to provide a roadmap for researchers and practitioners interested in developing
and applying natural language interfaces for data interaction in the era of
large language models.
- Abstract（参考訳）: 自然言語処理の出現は,従来のクエリ言語や手作業によるプロットから,より直感的な言語ベースのインターフェースへの移行を可能にした。
ChatGPTなどの大規模言語モデル(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。
本調査は,自然言語クエリを用いたデータ操作を可能にする表型データクエリと可視化のための自然言語インターフェースの包括的概要を示す。
自然言語からSQLクエリやデータ視覚化コマンドへの変換を容易にする重要な技術であるセマンティック解析に特に重点を置いて、これらのインターフェースの基礎となる概念とテクニックを紹介します。
次に、データセット、方法論、メトリクス、システム設計の観点から、Text-to-SQLおよびText-to-Vis問題の最近の進歩を掘り下げます。
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。
本調査は,大規模言語モデルの時代におけるデータインタラクションのための自然言語インタフェースの開発と適用に関心のある研究者や実践者を対象としたロードマップの提供を目的とする。
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