Abstract-snabbt skapa effektiva visualiseringar med expressiv grammatik är utmanande för användare som har begränsad tid och begränsade färdigheter i statistik och datavisualisering. Även hög nivå, dedikerade visualiseringsverktyg kräver ofta användare att manuellt välja bland dataattribut, bestämma vilka omvandlingar som ska tillämpas, och specificera kartläggningar mellan visuella kodningsvariabler och råa eller transformerade attribut. I detta papper introducerar vi Data2Vis, en end-to-end trainingable neural translation modell för att automatiskt generera visualiseringar från givna datauppsättningar. Vi formulerar visualiseringsgenerering som ett språköversättningsproblem, där dataspecifikationer kartläggs till visualiseringsspecifikationer på ett deklarativt språk (Vega-lite). I detta syfte utbildar vi ett flerskiktat uppmärksamhetsbaserat enkoder-dekoder nätverk med långa korttidsminne (LSTM) enheter på en corpus av visualisering specifikationer. Kvalitativa resultat visar att vår modell lär sig ordförrådet och syntaxen för en giltig visualiseringsspecifikation, lämplig
REF formulerad visualiseringsprojicering som ett översättningsproblem mellan dataspecifikationer och visualiseringsspecifikationer.
Data2Vis: Automatic Generation of Data Visualizations Using Sequence-to-Sequence Recurrent Neural Networks
{'venue': 'IEEE Computer Graphics and Applications', 'journal': 'IEEE Computer Graphics and Applications', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}