視覚分析における不特定の自然言語発話の推論

ユーザーの発話の曖昧さと不特定性を扱うことは、視覚分析タスクを支援する自然言語インターフェースにとって特に困難です。基盤となる分析プラットフォームの制約や、高い精度と再現率に対するユーザーの期待は、有用な応答を生成するための慎重な推論を必要とします。本論文では、基盤となる分析表現の構文的および意味的制約に基づいて部分的な発話を解決するシステムを紹介します。情報視覚化におけるベストプラクティスに基づいて推論を拡張して、有用な視覚化応答を生成します。可能な推論の解決空間を制約するためにヒューリスティクスを用い、関連性に基づいて解釈にランキング論理を適用します。推測された解釈の質を、関連性と分析の有用性に基づいて評価します。