Key points are not available for this paper at this time.
يُعد السرد المعتمد على البيانات وسيلة قوية لنقل الرؤى من خلال دمج تقنيات السرد مع التصويرات والنص. تدمج هذه القصص الوسائل البصرية، مثل الأشرطة والخطوط المميزة في الرسوم البيانية، إلى جانب التعليقات النصية التي تشرح الرؤى. ومع ذلك، يتطلب إنشاء مثل هذه القصص فهمًا عميقًا للبيانات وتخطيطًا دقيقًا للسرد، مما يستدعي غالبًا تدخل البشر، والذي يمكن أن يكون مستهلكًا للوقت ومرهقًا عقليًا. بينما تتفوق نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في مهام معالجة اللغة الطبيعية المتنوعة، إلا أن قدرتها على توليد قصص بيانات متماسكة وشاملة لا تزال غير مستكشفة بشكل كافٍ. في هذا العمل، نقدم مهمة جديدة لتوليد قصص البيانات ومعيار يحتوي على 1,449 قصة من مصادر متنوعة. لمعالجة تحديات إنشاء قصص بيانات متماسكة، نقترح إطار عمل متعدد الوكلاء يستخدم وكيلين من LLM مصممين لتكرار عملية السرد البشرية: واحد لفهم البيانات ووصفها (Reflection)، وتوليد المخطط، والسرد، وآخر للتحقق في كل خطوة وسيطة. بينما يتفوق إطار العمل الوكالي لدينا عمومًا على نظرائه غير الوكاليين في كل من التقييمات القائمة على النموذج وتقييمات البشر، تكشف النتائج أيضًا عن تحديات فريدة في توليد قصص البيانات.
درس إسلام وآخرون (الجمعة) هذا السؤال.