論文の概要: Text2Insight: Transform natural language text into insights seamlessly using multi-model architecture

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.19718v1
• Date: Fri, 27 Dec 2024 16:17:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-30 17:28:31.041792
• Title: Text2Insight: Transform natural language text into insights seamlessly using multi-model architecture
• Title（参考訳）: Text2Insight: マルチモデルアーキテクチャを用いて自然言語テキストをシームレスに洞察に変換する
• Authors: Pradeep Sain,
• Abstract要約: Text2Insightは、ユーザ定義の自然言語要求に基づいて、カスタマイズされたデータ分析と視覚化を提供する革新的なソリューションである。 解析能力を向上するため,BERTフレームワークを用いた質問応答モデルと予測モデルを統合した。 Text2Insightの性能評価は高い精度(99%)、精度(100%)、リコール(99%)、F1スコア(99%)、BLEUスコア0.5。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: The growing demand for dynamic, user-centric data analysis and visualization is evident across domains like healthcare, finance, and research. Traditional visualization tools often fail to meet individual user needs due to their static and predefined nature. To address this gap, Text2Insight is introduced as an innovative solution that delivers customized data analysis and visualizations based on user-defined natural language requirements. Leveraging a multi-model architecture, Text2Insight transforms user inputs into actionable insights and dynamic visualizations. The methodology begins with analyzing the input dataset to extract structural details such as columns and values. A pre-trained Llama3 model converts the user's natural language query into an SQL query, which is further refined using a Named Entity Recognition (NER) model for accuracy. A chart predictor determines the most suitable visualization type, while the Llama3 model generates insights based on the SQL query's results. The output is a user-friendly and visually informative chart. To enhance analysis capabilities, the system integrates a question-answering model and a predictive model using the BERT framework. These models provide insights into historical data and predict future trends. Performance evaluation of Text2Insight demonstrates its effectiveness, achieving high accuracy (99%), precision (100%), recall (99%), and F1-score (99%), with a BLEU score of 0.5. The question-answering model attained an accuracy of 89% and the predictive model achieved 70% accuracy. These results validate Text2Insight as a robust and viable solution for transforming natural language text into dynamic, user-specific data analysis and visualizations.
• Abstract（参考訳）: ダイナミックでユーザ中心のデータ分析と視覚化の需要は、医療、金融、研究といった分野にまたがっている。 従来の視覚化ツールは、静的で事前定義された性質のため、個々のユーザのニーズを満たすことができないことが多い。 このギャップに対処するため、Text2Insightは、ユーザ定義の自然言語要求に基づいて、カスタマイズされたデータ分析と視覚化を提供する革新的なソリューションとして紹介されている。 マルチモデルアーキテクチャを活用することで、Text2Insightはユーザ入力を実行可能な洞察と動的視覚化に変換する。 この方法論は、入力データセットを分析してカラムや値などの構造的詳細を抽出することから始まる。 事前訓練されたLlama3モデルは、ユーザの自然言語クエリをSQLクエリに変換する。 チャート予測器は最も適切な視覚化タイプを決定するが、Llama3モデルはSQLクエリの結果に基づいて洞察を生成する。 アウトプットはユーザフレンドリーで視覚的に有意義なチャートだ。 解析能力を向上するため,BERTフレームワークを用いた質問応答モデルと予測モデルを統合した。 これらのモデルは、過去のデータに対する洞察を与え、将来のトレンドを予測する。 Text2Insightの性能評価は高い精度(99%)、精度(100%)、リコール(99%)、F1スコア(99%)、BLEUスコア0.5。 質問応答モデルの精度は89%,予測モデルは70%であった。 これらの結果は、Text2Insightを、自然言語のテキストを動的でユーザ固有のデータ分析と視覚化に変換する、堅牢で実行可能なソリューションとして評価する。

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