Text2Insight: Transform natural language text into insights seamlessly using multi-model architecture

要約

動的でユーザー中心のデータ分析と視覚化に対する需要が高まっていることは、ヘルスケア、金融、研究などの分野にわたって明らかです。
従来の視覚化ツールは、静的で事前定義された性質のため、個々のユーザーのニーズを満たすことができないことがよくあります。
このギャップに対処するために、ユーザー定義の自然言語要件に基づいてカスタマイズされたデータ分析と視覚化を提供する革新的なソリューションとして Text2Insight が導入されました。
Text2Insight は、マルチモデル アーキテクチャを活用して、ユーザー入力を実用的な洞察と動的な視覚化に変換します。
この方法論は、入力データセットを分析して列や値などの構造の詳細を抽出することから始まります。
事前トレーニングされた Llama3 モデルは、ユーザーの自然言語クエリを SQL クエリに変換し、Named Entity Recognition (NER) モデルを使用して精度をさらに高めます。
チャート予測子は最適な視覚化タイプを決定し、Llama3 モデルは SQL クエリの結果に基づいて洞察を生成します。
出力は、ユーザーフレンドリーで視覚的に有益なグラフです。
分析機能を強化するために、システムは BERT フレームワークを使用して質問応答モデルと予測モデルを統合します。
これらのモデルは、過去のデータに対する洞察を提供し、将来の傾向を予測します。
Text2Insight のパフォーマンス評価では、高い精度 (99%)、適合率 (100%)、再現率 (99%)、F1 スコア (99%) を達成し、BLEU スコア 0.5 でその有効性が実証されています。
質問応答モデルは 89% の精度を達成し、予測モデルは 70% の精度を達成しました。
これらの結果は、Text2Insight が、自然言語テキストを動的なユーザー固有のデータ分析および視覚化に変換するための堅牢かつ実行可能なソリューションであることを検証します。

要約(オリジナル)

The growing demand for dynamic, user-centric data analysis and visualization is evident across domains like healthcare, finance, and research. Traditional visualization tools often fail to meet individual user needs due to their static and predefined nature. To address this gap, Text2Insight is introduced as an innovative solution that delivers customized data analysis and visualizations based on user-defined natural language requirements. Leveraging a multi-model architecture, Text2Insight transforms user inputs into actionable insights and dynamic visualizations. The methodology begins with analyzing the input dataset to extract structural details such as columns and values. A pre-trained Llama3 model converts the user’s natural language query into an SQL query, which is further refined using a Named Entity Recognition (NER) model for accuracy. A chart predictor determines the most suitable visualization type, while the Llama3 model generates insights based on the SQL query’s results. The output is a user-friendly and visually informative chart. To enhance analysis capabilities, the system integrates a question-answering model and a predictive model using the BERT framework. These models provide insights into historical data and predict future trends. Performance evaluation of Text2Insight demonstrates its effectiveness, achieving high accuracy (99%), precision (100%), recall (99%), and F1-score (99%), with a BLEU score of 0.5. The question-answering model attained an accuracy of 89% and the predictive model achieved 70% accuracy. These results validate Text2Insight as a robust and viable solution for transforming natural language text into dynamic, user-specific data analysis and visualizations.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google