1. Introduction
| Journal: | IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics |
|---|---|
| Author: | Yun Wang, Zhitao Hou, Leixian Shen, Tongshuang Wu, Jiaqi Wang, He Huang, Haidong Zhang, and Dongmei Zhang |
| Year: | 2022 |
| ISBNs, DOls, PMIDs, or arXiv IDs： | DOI: 10.48550/ARXIV.2208.10947 |
| Cite: | Wang Y, Hou Z, Shen L, et al. Towards Natural Language-Based Visualization Authoring[J]. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 2022. |
| Reportor: | 郭华 |
| Attachment: |
2. Figures
3. Summary
可视化创作工具界面越来越复杂，按钮越来越多，造成了使用创作工具的学习成本升高。基于自然语言的交互设计对用户的知识要求更低，但是现在的Natural Language Interfaces (NLI)面向分析的比较多，很少有面向创作的。用户想要创作可视化就不得不学习使用创作工具。本文构建了一套从自然语言到可视化创作行为的解释器，将自然语言翻译为可以被创作工具执行的一组修改行为。用户只需要用自然语言表达想要的行为，翻译器转换为可以被创作工具执行的修改行为，然后创作工具开发者只需要构建动作和真实修改操作的映射。
4. Main Points
- 一套从自然语言到可视化创作行为的解释器
- 一套可视化修改行为的形式化定义
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