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。
関連論文リスト
- Map2Text: New Content Generation from Low-Dimensional Visualizations [60.02149343347818]
低次元の可視化における空間座標を新しい、一貫性のある、正確に整列されたテキストコンテンツに変換する新しいタスクであるMap2Textを紹介する。
これによってユーザは、これらの空間的レイアウトに埋め込まれた未発見情報を対話的に、直感的に探索し、ナビゲートすることができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-24T20:16:13Z) - InSpaceType: Dataset and Benchmark for Reconsidering Cross-Space Type Performance in Indoor Monocular Depth [21.034022456528938]
屋内の単眼深度推定は、ロボットナビゲーションや周囲の知覚のためのAR/VRを含むホームオートメーションに役立つ。
研究者は、カスタムデータまたはより頻度の低いタイプで、リリース済みの事前トレーニングモデルで、劣化したパフォーマンスを経験的に見つけることができる。
本稿では,よく見られるが見落としやすい因子空間のタイプについて検討し,空間間のモデルの性能差を実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-25T02:39:55Z) - VERA: Generating Visual Explanations of Two-Dimensional Embeddings via Region Annotation [0.0]
Visual Explanations via Region (VERA) は2次元埋め込みの視覚的説明を生成する自動埋め込みアノテーション手法である。
VERAは、埋め込み空間内の異なる領域を特徴付ける情報的説明を生成し、ユーザがその埋め込み風景を一目で概観することができる。
実世界のデータセット上でのVERAの利用について説明するとともに,本手法の有効性を比較ユーザスタディで検証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-07T10:23:03Z) - SPACE-IDEAS: A Dataset for Salient Information Detection in Space Innovation [0.3017070810884304]
本研究では,空間領域に関連するイノベーションのアイデアから情報を検出するためのデータセットであるSPACE-IDEASを紹介する。
SPACE-IDEASのテキストは大きく異なり、非公式、技術的、学術的、ビジネス指向の書き込みスタイルを含んでいる。
手動でアノテートしたデータセットに加えて、大きな生成言語モデルを使ってアノテートされた拡張バージョンをリリースします。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-25T17:04:02Z) - Understanding Before Recommendation: Semantic Aspect-Aware Review Exploitation via Large Language Models [53.337728969143086]
レコメンデーションシステムは、クリックやレビューのようなユーザとイテムのインタラクションを利用して表現を学習する。
従来の研究では、様々な側面や意図にまたがるユーザの嗜好をモデル化することで、推奨精度と解釈可能性を改善する。
そこで本研究では,意味的側面と認識的相互作用を明らかにするためのチェーンベースのプロンプト手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-26T15:44:09Z) - Capture the Flag: Uncovering Data Insights with Large Language Models [90.47038584812925]
本研究では,Large Language Models (LLMs) を用いてデータの洞察の発見を自動化する可能性について検討する。
そこで本稿では,データセット内の意味的かつ関連する情報(フラグ)を識別する能力を測定するために,フラグを捕捉する原理に基づく新しい評価手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-21T14:20:06Z) - Open-Vocabulary Camouflaged Object Segmentation [66.94945066779988]
OVCOS(Open-vocabulary camouflaged Object segmentation)を導入した。
我々は11,483個の手選択画像とそれに対応するオブジェクトクラスを含む大規模複合シーンデータセット(textbfOVCamo)を構築した。
クラスセマンティック知識の指導とエッジ情報と深度情報からの視覚構造的手がかりの補足を統合することにより、提案手法は効率よくカモフラージュされたオブジェクトを捕捉できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-19T06:00:39Z) - Modeling Entities as Semantic Points for Visual Information Extraction
in the Wild [55.91783742370978]
文書画像から鍵情報を正確かつ堅牢に抽出する手法を提案する。
我々は、エンティティを意味的ポイントとして明示的にモデル化する。つまり、エンティティの中心点は、異なるエンティティの属性と関係を記述する意味情報によって豊かになる。
提案手法は,従来の最先端モデルと比較して,エンティティラベルとリンクの性能を著しく向上させることができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-23T08:21:16Z) - Machine Identification of High Impact Research through Text and Image
Analysis [0.4737991126491218]
本稿では,引用の可能性が低い論文から高い論文を自動的に分離するシステムを提案する。
本システムでは,文書全体の外観を推測する視覚的分類器と,コンテンツインフォームド決定のためのテキスト分類器の両方を用いる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-20T19:12:24Z) - IDDA: a large-scale multi-domain dataset for autonomous driving [16.101248613062292]
本稿では,100以上の異なる視覚領域を持つセマンティックセグメンテーションのための大規模合成データセットを提案する。
このデータセットは、さまざまな天候や視点条件下でのトレーニングとテストデータのドメインシフトの課題に明示的に対処するために作成されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-17T15:22:38Z) - ORB: An Open Reading Benchmark for Comprehensive Evaluation of Machine
Reading Comprehension [53.037401638264235]
我々は,7種類の読解データセットの性能を報告する評価サーバORBを提案する。
評価サーバは、モデルのトレーニング方法に制限を課さないため、トレーニングパラダイムや表現学習の探索に適したテストベッドである。
論文 参考訳（メタデータ） (2019-12-29T07:27:23Z)
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。