論文の概要: Spacewalker: Traversing Representation Spaces for Fast Interactive Exploration and Annotation of Unstructured Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.16793v1
• Date: Wed, 25 Sep 2024 10:14:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-27 04:30:14.878513
• Title: Spacewalker: Traversing Representation Spaces for Fast Interactive Exploration and Annotation of Unstructured Data
• Title（参考訳）: Spacewalker: 高速なインタラクティブな探索と非構造化データのアノテーションのための表現空間のトラバース
• Authors: Lukas Heine, Fabian Hörst, Jana Fragemann, Gijs Luijten, Miriam Balzer, Jan Egger, Fin Bahnsen, M. Saquib Sarfraz, Jens Kleesiek, Constantin Seibold,
• Abstract要約: Spacewalkerは、複数のモダリティをまたいだデータの探索とアノテートのために設計されたインタラクティブなツールである。 Spacewalkerは、ユーザーがデータ表現を抽出し、低次元空間でそれらを視覚化することを可能にする。 その結果,潜伏空間を横断し,マルチモーダルクエリを実行するツールの能力は,利用者の関連データを素早く識別する能力を大幅に向上させることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.154222337476549
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Unstructured data in industries such as healthcare, finance, and manufacturing presents significant challenges for efficient analysis and decision making. Detecting patterns within this data and understanding their impact is critical but complex without the right tools. Traditionally, these tasks relied on the expertise of data analysts or labor-intensive manual reviews. In response, we introduce Spacewalker, an interactive tool designed to explore and annotate data across multiple modalities. Spacewalker allows users to extract data representations and visualize them in low-dimensional spaces, enabling the detection of semantic similarities. Through extensive user studies, we assess Spacewalker's effectiveness in data annotation and integrity verification. Results show that the tool's ability to traverse latent spaces and perform multi-modal queries significantly enhances the user's capacity to quickly identify relevant data. Moreover, Spacewalker allows for annotation speed-ups far superior to conventional methods, making it a promising tool for efficiently navigating unstructured data and improving decision making processes. The code of this work is open-source and can be found at: https://github.com/code-lukas/Spacewalker
• Abstract（参考訳）: 医療、金融、製造業などの産業における非構造化データは、効率的な分析と意思決定に重大な課題をもたらす。 データ内のパターンを検出し、その影響を理解することは重要だが、適切なツールなしでは複雑だ。 伝統的に、これらのタスクはデータアナリストや労働集約的なマニュアルレビューの専門知識に依存していた。 これに対して,複数のモダリティをまたいだデータの探索とアノテートを目的としたインタラクティブツールであるSpacewalkerを紹介した。 Spacewalkerは、ユーザがデータ表現を抽出し、低次元空間でそれらを視覚化することで、セマンティックな類似性の検出を可能にする。 広範なユーザ研究を通じて、データアノテーションと整合性検証におけるSpacewalkerの有効性を評価する。 その結果,潜伏空間を横断し,マルチモーダルクエリを実行するツールの能力は,利用者の関連データを素早く識別する能力を大幅に向上させることがわかった。 さらに、Spacewalkerは従来の手法よりもはるかに優れたアノテーションのスピードアップを可能にし、非構造化データを効率的にナビゲートし、意思決定プロセスを改善するための有望なツールである。 この作業のコードはオープンソースで、https://github.com/code-lukas/Spacewalkerを参照してください。

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