Can Nuanced Language Lead to More Actionable Insights? Exploring the Role of Generative AI in Analytical Narrative Structure

这篇文章讨论了在生成摘要时，描述数据趋势的相关语言可以帮助读者了解数据的要点。然而，这些常常使用模板生成的摘要中所使用的语言往往过于简单，仅涉及简单的统计信息（例如，极值和趋势），缺乏提供可操作见解的上下文和更丰富的语言。最近大型语言模型（LLM）的进展表明，当描述信息时，它们具有捕捉语言微妙差别的有希望的能力。这篇研究论文特别探讨了LLMs如何通过关注分析叙述结构的三个维度：语义、修辞和语用，提供更多可操作见解来描述趋势。在之前研究单变量线图的视觉和语言特征的基础上，我们研究了LLMs如何进一步利用量化语义来描述人们直观看到的趋势形状的语义维度。这些语义描述有助于以引导实际行动、说服、警告与提醒和情境意识的方式传达见解。最后，我们确定了修辞方面的含义，即这些生成的叙述与数据的感知形状如何相符，从而使用户能够根据这些数据见解做出明智的决策和有意义的行动。

本篇论文旨在探讨如何使用大型语言模型（LLMs）来提供更具可操作性的见解，以描述趋势。具体而言，通过探索分析叙述结构的语义、修辞和语用三个维度，来进一步利用语义维度来描述趋势中的形状，以便传达见解，从而引导用户采取有意义的行动。

本论文的关键思路是利用大型语言模型来提供更具可操作性的见解，以描述趋势。通过探索分析叙述结构的语义、修辞和语用三个维度，来进一步利用语义维度来描述趋势中的形状，以便传达见解，从而引导用户采取有意义的行动。

本文的亮点在于，它提供了一种新的方法来描述趋势，这种方法通过利用大型语言模型来提供更具可操作性的见解。此外，本文还探讨了分析叙述结构的语义、修辞和语用三个维度，以进一步加强对趋势的描述。实验结果表明，这种方法可以有效地传达见解，从而引导用户采取有意义的行动。

在这个领域中，最近还有一些相关的研究。例如，一些研究探讨了如何使用机器学习来预测趋势，例如基于时间序列的预测。此外，还有一些研究探讨了如何使用可视化工具来更好地传达数据见解。例如，一些研究探讨了如何使用交互式可视化工具来探索数据集。