論文の概要: MDSF: Context-Aware Multi-Dimensional Data Storytelling Framework based on Large language Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.01014v1
• Date: Thu, 02 Jan 2025 02:35:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-05 17:16:47.232400
• Title: MDSF: Context-Aware Multi-Dimensional Data Storytelling Framework based on Large language Model
• Title（参考訳）: MDSF:大規模言語モデルに基づくコンテキスト対応多次元データストーリーテリングフレームワーク
• Authors: Chengze Zhang, Changshan Li, Shiyang Gao,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデルに基づく多次元データストーリーテリングフレームワーク(MDSF)について紹介する。 このフレームワークには、高度な前処理技術、拡張分析アルゴリズム、行動可能な洞察を特定し優先順位付けするためのユニークなスコアリングメカニズムが含まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.33134751838052
• License:
• Abstract: The exponential growth of data and advancements in big data technologies have created a demand for more efficient and automated approaches to data analysis and storytelling. However, automated data analysis systems still face challenges in leveraging large language models (LLMs) for data insight discovery, augmented analysis, and data storytelling. This paper introduces the Multidimensional Data Storytelling Framework (MDSF) based on large language models for automated insight generation and context-aware storytelling. The framework incorporates advanced preprocessing techniques, augmented analysis algorithms, and a unique scoring mechanism to identify and prioritize actionable insights. The use of fine-tuned LLMs enhances contextual understanding and generates narratives with minimal manual intervention. The architecture also includes an agent-based mechanism for real-time storytelling continuation control. Key findings reveal that MDSF outperforms existing methods across various datasets in terms of insight ranking accuracy, descriptive quality, and narrative coherence. The experimental evaluation demonstrates MDSF's ability to automate complex analytical tasks, reduce interpretive biases, and improve user satisfaction. User studies further underscore its practical utility in enhancing content structure, conclusion extraction, and richness of detail.
• Abstract（参考訳）: ビッグデータ技術の急速な成長と進歩は、データ分析とストーリーテリングに対するより効率的で自動化されたアプローチの需要を生み出している。 しかし、自動データ分析システムは、データインサイトディスカバリ、拡張分析、データストーリーテリングに大規模言語モデル(LLM)を活用する際の課題に直面している。 本稿では,大規模言語モデルに基づく多次元データストーリーテリングフレームワーク(MDSF)について紹介する。 このフレームワークには、高度な前処理技術、拡張分析アルゴリズム、行動可能な洞察を特定し優先順位付けするためのユニークなスコアリングメカニズムが含まれている。 微調整 LLM の使用は、文脈的理解を高め、手作業による介入を最小限に抑えた物語を生成する。 このアーキテクチャには、リアルタイムのストーリーテリング継続制御のためのエージェントベースのメカニズムも含まれている。 鍵となる発見は、MDSFが様々なデータセットにまたがる既存の手法よりも、洞察的ランキングの精度、記述的品質、物語的コヒーレンスにおいて優れていることを示している。 実験によりMDSFが複雑な分析タスクを自動化し、解釈バイアスを低減し、ユーザの満足度を向上させる能力を示す。 ユーザスタディは、コンテンツ構造、結論抽出、詳細の豊かさの強化において、その実用性をさらに強調している。

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