XNLI：基于自然语言接口的视觉数据分析的解释与诊断
人机交互
2023-01-30 v1 计算与语言
摘要
自然语言接口(NLIs)使用户能够在数据可视化中灵活指定分析意图。然而，在不理解底层生成过程的情况下对可视化结果进行诊断具有挑战性。我们的研究探索如何为 NLIs 提供解释，以帮助用户定位问题并进一步修改查询。我们提出 XNLI，一个用于视觉数据分析的可解释 NLI 系统。该系统引入了溯源生成器以揭示视觉变换的详细过程，一套支持错误调整的交互组件，以及基于用户查询与交互分析提供查询修改提示的提示生成器。XNLI 的两个使用场景和一项用户研究验证了系统的有效性与可用性。结果表明，XNLI 能显著提升任务准确率，且不打断基于 NLI 的分析过程。
引用
@article{arxiv.2301.10385,
title = {XNLI: Explaining and Diagnosing NLI-based Visual Data Analysis},
author = {Yingchaojie Feng and Xingbo Wang and Bo Pan and Kam Kwai Wong and Yi Ren and Shi Liu and Zihan Yan and Yuxin Ma and Huamin Qu and Wei Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2301.10385},
year = {2023}
}
备注
14 pages, 7 figures. A preprint version of a publication at IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics (TVCG), 2023