論文の概要: nvAgent: Automated Data Visualization from Natural Language via Collaborative Agent Workflow

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.05036v1
• Date: Fri, 07 Feb 2025 16:03:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-10 14:56:51.830208
• Title: nvAgent: Automated Data Visualization from Natural Language via Collaborative Agent Workflow
• Title（参考訳）: nvAgent: コラボレーションエージェントワークフローによる自然言語からのデータの可視化自動化
• Authors: Geliang Ouyang, Jingyao Chen, Zhihe Nie, Yi Gui, Yao Wan, Hongyu Zhang, Dongping Chen,
• Abstract要約: 自然言語から可視化へ(NL2Vis)は、自然言語記述を与えられたテーブルの視覚表現に変換する。 我々はNL2Visのための協調エージェントワークフローであるnvAgentを提案する。 新しいVisEvalベンチマークに関する総合的な評価は、nvAgentが最先端のベースラインを一貫して上回っていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.676697360425196
• License:
• Abstract: Natural Language to Visualization (NL2Vis) seeks to convert natural-language descriptions into visual representations of given tables, empowering users to derive insights from large-scale data. Recent advancements in Large Language Models (LLMs) show promise in automating code generation to transform tabular data into accessible visualizations. However, they often struggle with complex queries that require reasoning across multiple tables. To address this limitation, we propose a collaborative agent workflow, termed nvAgent, for NL2Vis. Specifically, nvAgent comprises three agents: a processor agent for database processing and context filtering, a composer agent for planning visualization generation, and a validator agent for code translation and output verification. Comprehensive evaluations on the new VisEval benchmark demonstrate that nvAgent consistently surpasses state-of-the-art baselines, achieving a 7.88% improvement in single-table and a 9.23% improvement in multi-table scenarios. Qualitative analyses further highlight that nvAgent maintains nearly a 20% performance margin over previous models, underscoring its capacity to produce high-quality visual representations from complex, heterogeneous data sources.
• Abstract（参考訳）: 自然言語・トゥ・ビジュアライゼーション(NL2Vis)は、自然言語による記述を与えられたテーブルの視覚表現に変換し、ユーザーが大規模データから洞察を引き出すことを可能にする。 近年のLLM(Large Language Models)の進歩は、表形式のデータを視覚化に変換するコード生成を自動化することを約束している。 しかし、複数のテーブルにまたがる推論を必要とする複雑なクエリに苦労することが多い。 この制限に対処するため,NL2Vis用の協調エージェントワークフローであるnvAgentを提案する。 特に、nvAgentは、データベース処理及びコンテキストフィルタリングのためのプロセッサエージェント、可視化生成を計画する作曲家エージェント、コード翻訳及び出力検証のためのバリデータエージェントの3つのエージェントからなる。 新しいVisEvalベンチマークに関する総合的な評価によると、nvAgentは最先端のベースラインを一貫して上回り、シングルテーブルでは7.88%、マルチテーブルでは9.23%改善している。 質的な分析により、nvAgentは以前のモデルよりも20%近い性能のマージンを維持しており、複雑で異種なデータソースから高品質な視覚表現を生成する能力を強調している。

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