論文の概要: VisPath: Automated Visualization Code Synthesis via Multi-Path Reasoning and Feedback-Driven Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11140v1
• Date: Sun, 16 Feb 2025 14:09:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:17:27.039827
• Title: VisPath: Automated Visualization Code Synthesis via Multi-Path Reasoning and Feedback-Driven Optimization
• Title（参考訳）: VisPath: マルチパス推論とフィードバック駆動最適化による自動可視化コード合成
• Authors: Wonduk Seo, Seungyong Lee, Daye Kang, Zonghao Yuan, Seunghyun Lee,
• Abstract要約: VisPathは、不特定クエリを処理するために特別に設計されたマルチステージフレームワークである。 最初は初期クエリを使用して、Chain-of-Thought(CoT)プロンプトを通じて、さまざまな変更クエリを生成する。 洗練されたクエリは、候補の視覚化スクリプトを生成するために使用され、複数のイメージを生成するために実行される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.964412839566293
• License:
• Abstract: Unprecedented breakthroughs in Large Language Models (LLMs) has amplified its penetration into application of automated visualization code generation. Few-shot prompting and query expansion techniques have notably enhanced data visualization performance, however, still fail to overcome ambiguity and complexity of natural language queries - imposing an inherent burden for manual human intervention. To mitigate such limitations, we propose a holistic framework VisPath : A Multi-Path Reasoning and Feedback-Driven Optimization Framework for Visualization Code Generation, which systematically enhances code quality through structured reasoning and refinement. VisPath is a multi-stage framework, specially designed to handle underspecified queries. To generate a robust final visualization code, it first utilizes initial query to generate diverse reformulated queries via Chain-of-Thought (CoT) prompting, each representing a distinct reasoning path. Refined queries are used to produce candidate visualization scripts, consequently executed to generate multiple images. Comprehensively assessing correctness and quality of outputs, VisPath generates feedback for each image, which are then fed to aggregation module to generate optimal result. Extensive experiments on benchmarks including MatPlotBench and the Qwen-Agent Code Interpreter Benchmark show that VisPath significantly outperforms state-of-the-art (SOTA) methods, increased up to average 17%, offering a more reliable solution for AI-driven visualization code generation.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の先進的なブレークスルーは、自動視覚化コード生成の応用への浸透を増幅した。 プロンプトとクエリ拡張のテクニックは、データ視覚化のパフォーマンスを著しく向上させたが、自然言語クエリのあいまいさと複雑さを克服することはできなかった。 このような制限を緩和するために、構造化された推論と洗練を通じてコード品質を体系的に向上する多パス推論および可視化コード生成のためのフィードバック駆動最適化フレームワークVisPathを提案する。 VisPathはマルチステージフレームワークで、不特定クエリを扱うように設計されている。 堅牢な最終ビジュアライゼーションコードを生成するために、最初は初期クエリを使用して、Chain-of-Thought(CoT)プロンプトを通じて、それぞれが明確な推論パスを表す、さまざまな変更クエリを生成する。 精製されたクエリは、候補の視覚化スクリプトを生成するために使用され、結果として複数のイメージを生成するために実行される。 VisPathは、アウトプットの正確さと品質を総合的に評価し、各イメージに対するフィードバックを生成し、アグリゲーションモジュールに送って最適な結果を生成する。 MatPlotBenchやQwen-Agent Code Interpreter Benchmarkといったベンチマークに関する大規模な実験によると、VisPathは最先端(SOTA)メソッドを大幅に上回り、平均17%まで上昇し、AI駆動の視覚化コード生成のための信頼性の高いソリューションを提供する。

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