論文の概要: Map2Text: New Content Generation from Low-Dimensional Visualizations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.18673v1
• Date: Tue, 24 Dec 2024 20:16:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-30 17:25:22.558969
• Title: Map2Text: New Content Generation from Low-Dimensional Visualizations
• Title（参考訳）: Map2Text: 低次元可視化による新しいコンテンツ生成
• Authors: Xingjian Zhang, Ziyang Xiong, Shixuan Liu, Yutong Xie, Tolga Ergen, Dongsub Shim, Hua Xu, Honglak Lee, Qiaozhu Me,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.02149343347818
• License:
• Abstract: Low-dimensional visualizations, or "projection maps" of datasets, are widely used across scientific research and creative industries as effective tools for interpreting large-scale and complex information. These visualizations not only support understanding existing knowledge spaces but are often used implicitly to guide exploration into unknown areas. While powerful methods like TSNE or UMAP can create such visual maps, there is currently no systematic way to leverage them for generating new content. To bridge this gap, we introduce Map2Text, a novel task that translates spatial coordinates within low-dimensional visualizations into new, coherent, and accurately aligned textual content. This allows users to explore and navigate undiscovered information embedded in these spatial layouts interactively and intuitively. To evaluate the performance of Map2Text methods, we propose Atometric, an evaluation metric that provides a granular assessment of logical coherence and alignment of the atomic statements in the generated texts. Experiments conducted across various datasets demonstrate the versatility of Map2Text in generating scientific research hypotheses, crafting synthetic personas, and devising strategies for testing large language models. Our findings highlight the potential of Map2Text to unlock new pathways for interacting with and navigating large-scale textual datasets, offering a novel framework for spatially guided content generation and discovery.
• Abstract（参考訳）: データセットの低次元可視化(または「投影マップ」)は、大規模で複雑な情報を解釈するための効果的なツールとして、科学研究や創造産業で広く利用されている。 これらの視覚化は、既存の知識空間の理解を支援するだけでなく、未知の領域への探索をガイドするために暗黙的に使われることが多い。 TSNEやUMAPのような強力な手法はこのようなビジュアルマップを作成できるが、現在、新しいコンテンツを生成するためにそれらを活用するための体系的な方法はない。 このギャップを埋めるために、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。 本研究では,Map2Text法の性能を評価するために,生成したテキスト中の原子文の論理的コヒーレンスとアライメントを詳細に評価する評価指標であるAtometricを提案する。 さまざまなデータセットで行われた実験は、科学研究仮説の生成、合成ペルソナの作成、大規模言語モデルをテストするための戦略開発において、Map2Textの汎用性を実証している。 われわれはMap2Textが大規模テキストデータセットと対話し、ナビゲートするための新しい経路を開放する可能性を強調し、空間的にガイドされたコンテンツ生成と発見のための新しいフレームワークを提供する。

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