A Review on Large Language Models for Visual Analytics

要約

このペーパーでは、大規模な言語モデル（LLM）と視覚分析、基礎概念、能力、幅広いアプリケーションに対処するための統合の包括的なレビューを提供します。
それは、視覚分析の理論的基盤とLLMSの変革の可能性を概説することから始まり、特に自然言語の理解、自然言語生成、対話システム、およびテキスト間の変換における役割に焦点を当てています。
このレビューでは、LLMSと視覚分析の相乗効果が、データ解釈、視覚化技術、およびインタラクティブな探索機能をどのように強化するかをさらに調査します。
Lida、Chat2vis、Julius AI、Zoho Analyticsなどの主要なツールとプラットフォーム、およびChartllamaやCharxivなどの特殊なマルチモーダルモデルが批判的に評価されています。
このペーパーでは、データの探索、視覚化の強化、自動レポート、洞察抽出をサポートする際の機能、強み、および制限について説明します。
自然言語理解（NLU）、自然言語生成（NLG）から対話システム、テキスト間変換に至るまで、LLMタスクの分類法が体系的に調査されています。
このレビューは、視覚分析と大規模な言語モデル（LLM）を統合すること、アクセシビリティや柔軟性などの強み、計算需要やバイアスなどの弱点、マルチモーダル統合やユーザーコラボレーションの機会、プライバシーの懸念やスキルの悪化などの脅威を強調するSWOT分析を提供します。
効果的な統合のための倫理的な考慮事項と方法論の改善に取り組むことを強調しています。

要約(オリジナル)

This paper provides a comprehensive review of the integration of Large Language Models (LLMs) with visual analytics, addressing their foundational concepts, capabilities, and wide-ranging applications. It begins by outlining the theoretical underpinnings of visual analytics and the transformative potential of LLMs, specifically focusing on their roles in natural language understanding, natural language generation, dialogue systems, and text-to-media transformations. The review further investigates how the synergy between LLMs and visual analytics enhances data interpretation, visualization techniques, and interactive exploration capabilities. Key tools and platforms including LIDA, Chat2VIS, Julius AI, and Zoho Analytics, along with specialized multimodal models such as ChartLlama and CharXIV, are critically evaluated. The paper discusses their functionalities, strengths, and limitations in supporting data exploration, visualization enhancement, automated reporting, and insight extraction. The taxonomy of LLM tasks, ranging from natural language understanding (NLU), natural language generation (NLG), to dialogue systems and text-to-media transformations, is systematically explored. This review provides a SWOT analysis of integrating Large Language Models (LLMs) with visual analytics, highlighting strengths like accessibility and flexibility, weaknesses such as computational demands and biases, opportunities in multimodal integration and user collaboration, and threats including privacy concerns and skill degradation. It emphasizes addressing ethical considerations and methodological improvements for effective integration.

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