VIDEE：面向入门级分析师的文本分析可视化与交互式分解、执行与评估系统
计算与语言
2026-05-11 v5 人工智能
人机交互
摘要
文本分析传统上需要自然语言处理(NLP)或文本分析的专业知识，这成为入门分析师的障碍。近期大语言模型(LLM)的进展正在改变NLP领域，使文本分析更易于访问和自动化(例如主题检测、摘要、信息提取等)。我们引入VIDEE，一个支持入门级数据分析师使用智能代理进行高级文本分析的系统。VIDEE实现了人类-代理协作工作流程，包含三个阶段：(1) 分解，采用人类在循环内的蒙特卡洞树搜索算法以支持人类反馈的生成式推理；(2) 执行，生成可执行的文本分析管道；(3) 评估，集成LLM基于评估和可视化，以支持用户验证执行结果。我们进行两个定量实验以评估VIDEE的有效性并分析常见的代理错误。涉及不同水平NLP和文本分析经验的参与者用户研究——从零经验到专家水平——展示了系统的可用性并揭示了 distinct 用户行为模式。研究结果确定了人类-代理协作的设计含义，验证了VIDEE对非专家用户的实用性，并为未来的智能文本分析系统提供了指导。
引用
@article{arxiv.2506.21582,
title = {VIDEE: Visual and Interactive Decomposition, Execution, and Evaluation of Text Analytics with Intelligent Agents},
author = {Sam Yu-Te Lee and Chenyang Ji and Shicheng Wen and Lifu Huang and Dongyu Liu and Kwan-Liu Ma},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.21582},
year = {2026}
}