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Enregistrement W4366548996 · doi:10.1145/3544548.3581091

Charagraph: Interactive Generation of Charts for Realtime Annotation of Data-Rich Paragraphs

2023· article· en· W4366548996 sur OpenAlexafffund
Damien Masson, Sylvain Malacria, Géry Casiez, Daniel Vogel

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueData Visualization and Analytics
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Waterloo
Mots-clésComputer scienceMerge (version control)VisualizationInformation retrievalAnnotationFilter (signal processing)sortData visualizationData explorationNatural language processingArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Documents often have paragraphs packed with numbers that are difficult to extract, compare, and interpret. To help readers make sense of data in text, we introduce the concept of Charagraphs: dynamically generated interactive charts and annotations for in-situ visualization, comparison, and manipulation of numeric data included within text. Three Charagraph characteristics are defined: leveraging related textual information about data; integrating textual and graphical representations; and interacting at different contexts. We contribute a document viewer to select in-text data; generate and customize Charagraphs; merge and refine a Charagraph using other in-text data; and identify, filter, compare, and sort data synchronized between text and visualization. Results of a study show participants can easily create Charagraphs for diverse examples of data-rich text, and when answering questions about data in text, participants were more correct compared to only reading text.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Logiciel · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,100

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0300,008

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,159
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreLogiciel

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations32
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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