视觉分析中未完全指定自然语言话语的推理

处理用户话语的模糊性和未完全指定性具有挑战性，特别是对于帮助完成可视化分析任务的自然语言接口。底层分析平台的约束以及用户对高精度和高召回率的期望要求深思熟虑的推理来帮助生成有用的响应。本文引入了一个系统，基于底层分析表达式的句法和语义约束来解析不完整话语。我们将信息可视化最佳实践中的推理进行扩展，以生成有用的可视化响应。我们采用启发式方法来帮助约束可能推理解的空间，并根据相关性对解释进行排序。我们根据相关性和分析实用性评估了推理解释的质量。