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Daily Arxiv

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VIDEO: Descomposición, ejecución y evaluación visual e interactiva de análisis de texto con agentes inteligentes

Created by
  • Haebom

Autor

Sam Yu-Te Lee, Chengyang Ji, Shicheng Wen, Lifu Huang, Dongyu Liu, Kwan-Liu Ma

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En este artículo, presentamos VIDEE, un sistema que permite el análisis de texto avanzado sin necesidad de conocimientos de procesamiento del lenguaje natural (PLN). VIDEE se basa en un flujo de trabajo colaborativo entre humanos y agentes y consta de (1) una fase de descomposición que utiliza un algoritmo de búsqueda de árbol de Monte Carlo que integra la retroalimentación humana; (2) una fase de ejecución que genera canales de análisis de texto ejecutables; y (3) una fase de evaluación que integra la evaluación y visualización basadas en LLM para facilitar la validación de los resultados de la ejecución por parte de los usuarios. Mediante dos experimentos cuantitativos y un estudio de usuarios con participantes con diferentes niveles de experiencia en PLN y análisis de texto, evaluamos la eficacia y la usabilidad de VIDEE y sugerimos implicaciones de diseño para la colaboración entre humanos y agentes.

Takeaways, Limitations

Takeaways:
Aprovechar el LLM para permitir el análisis de texto avanzado para usuarios sin experiencia en PNL.
Apoyamos el análisis de texto eficiente y preciso a través de flujos de trabajo colaborativos entre agentes humanos.
Verificar la usabilidad del sistema y sugerir futuras direcciones de mejora a través de la investigación de usuarios.
Presentando la posibilidad de un sistema de análisis de texto práctico para usuarios no expertos.
Limitations:
Este documento carece de una descripción detallada de los tipos de errores de agentes específicos y sus soluciones.
Se necesita más investigación sobre el rendimiento de generalización de VIDEE a diferentes tipos de datos de texto.
Es necesario evaluar la escalabilidad y el rendimiento de VIDEE en grandes conjuntos de datos.
Se necesita información adicional sobre el número y la diversidad de participantes en los estudios de usuarios.
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