VIS 2024最佳论文 | VisEval：推动自然语言生成可视化的全新评估框架

主要观点总结

文章介绍了微软亚洲研究院提出的VisEval评估框架，该框架旨在解决自动化生成的图表可靠性问题。文章详细阐述了VisEval框架的构成，包括其高质量数据集和自动化评估方法。此外，文章还讨论了现有评估方法的不足和局限性，以及大语言模型在可视化生成方面的挑战。通过VisEval框架，研究人员能够全面评估生成的可视化的有效性、契合性和可读性。最后，文章介绍了基于VisEval框架的实验结果和发现。

关键观点总结

关键观点1: VisEval评估框架的提出

为了解决自动化生成图表的可靠性问题，微软亚洲研究院提出了VisEval评估框架。

关键观点2: VisEval框架的构成

VisEval框架包括高质量数据集和自动化评估方法，能够全面评估生成的可视化的有效性、契合性和可读性。

关键观点3: 现有评估方法的不足和局限性

现有评估方法如人工评估、基于规则的评估和大语言模型评估存在不足，如耗时费力、忽视可读性问题以及可靠性存疑等。

关键观点4: 大语言模型在可视化生成方面的挑战

大语言模型在可视化生成时面临诸多问题，如代码的有效性、契合性和可读性。

关键观点5: VisEval数据集的特点

VisEval数据集包含高质量查询和可视化图表，涵盖多个领域和图表类型，确保了评估的全面性和实用性。

关键观点6: 自动化评估框架的细节

VisEval自动化评估框架包括有效性检查、契合性检查和可读性检查三个模块，能够确保准确、全面地评估生成的可视化。

关键观点7: 实验结果和发现

基于VisEval框架的实验结果表明不同模型在可视化生成方面的差异，以及提示词设计和无用数据对模型性能的影响。

免责声明