コンテキスト対応可視化の汎用的な埋め込み：Chart2Vec

Concetti Chiave

Chart2Vecは、コンテキスト情報を考慮した可視化の汎用的な埋め込み表現を学習する。

Sintesi

本論文では、Chart2Vecというモデルを提案する。Chart2Vecは、可視化の構造的・意味的情報を考慮し、コンテキスト情報も捉えることができる汎用的な可視化の埋め込み表現を学習する。

具体的には以下の通り:

• 可視化の宣言的仕様から、構造情報(ファクトスキーマ)と意味情報(ファクトセマンティクス)を抽出する入力表現を定義した。
• 監督学習と非監督学習の複合タスクを設計し、系列的に関連する可視化と共起する可視化の関係を学習する。
• 大規模なコンテキスト対応可視化データセットを収集・整理し、モデルの学習と評価に活用した。

実験の結果、提案手法であるChart2Vecが、可視化の文脈的関係を効果的に捉えられることを示した。

Statistiche

可視化の系列的な関係を表す線形補間損失を最小化することで、可視化間の論理的な関係を学習できる。
可視化の共起関係を表すトリプレット損失を最小化することで、同一の多視点可視化に含まれる可視化の関係を学習できる。

Citazioni

特になし

Approfondimenti chiave tratti da

Chart2Vec

by Qing Chen,Yi... alle arxiv.org 03-28-2024

https://arxiv.org/pdf/2306.08304.pdf

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