回答关于图表的问题并生成可视化解释

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人们经常使用图表来分析数据，回答问题并解释他们的答案。在一个形成性研究中，我们发现这种由人类生成的问题和解释通常涉及到图表的视觉特征。基于这项研究，我们开发了一个自动图表问答管道，该管道生成描述如何获得答案的视觉解释。我们的管道首先从输入的Vega-Lite图表中提取数据和视觉编码。然后，给定关于图表的自然语言问题，它将对视觉属性的引用转换为对数据的引用。接下来，它应用最先进的机器学习算法来回答转换后的问题。最后，它使用基于模板的方法，用自然语言解释如何从图表的视觉特征中确定答案。一项用户研究表明，我们管道生成的视觉解释在透明度方面显著优于人类生成的解释，并且在有用性和信任度方面与人类生成的解释相当。