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共 12 条

理解户外城市空间中的时空感知多模态对话搜索

Xu 等人开发 UrbanSearch 城市多模态对话搜索工具,发现其提供低查询成本与高相关性响应,支持环境学习与情境决策。

JX
Jiangnan Xu et al.罗切斯特理工学院

Cerebra:在交互式SQL编写中对齐隐式知识

Zhou 等人设计Cerebra交互式SQL工具,通过从历史脚本自动检索隐式知识并在树视图中呈现,支持迭代优化以改进定制SQL编写。

YZ
Yunfan Zhou et al.浙江大学

DiaryPlay:AI辅助创作日常故事叙事的交互式故事片段

Xu等人开发DiaryPlay系统,利用AI从文本故事自动生成交互式故事片段,包含环境、角色和事件三大要素,并通过LLM驱动的受控发散模块实现NPC行为的可信生成。

JX
Jiangnan Xu et al.坦佩雷大学

PlanTogether:使用信息图和大型语言模型促进AI应用程序规划

Kim 等人提出 PlanTogether 系统,结合大型语言模型与规划信息图帮助客户将需求转化为可操作计划,用户研究表明其在导航信息依赖关系方面有效。

DK
Dae Hyun Kim et al.斯坦福大学
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AINeedsPlanner:支持 AI 专家与客户有效协作的工作手册

Kim 等人开发 AINeedsPlanner 工作手册,基于对 AI 项目团队的访谈和 AI 专家信息需求分类,支持客户与 AI 专家之间的有效协作规范交流。

DK
Dae Hyun Kim et al.斯坦福大学

基于大语言模型的元宇宙上下文感知入门代理

Hong 等人提出 PICAN 系统,利用大语言模型根据用户短期时空和长期探索上下文生成元宇宙入门指导,实验表明上下文信息显著提升了响应的有用性和用户学习效果。

JH
Jihyeong Hong et al.韩国科学技术院

由大型语言模型驱动的可视化自然语言数据集生成框架

Ko 等人提出VL2NL框架,利用大型语言模型从Vega-Lite规范生成自然语言数据集,实现图表语义提取89.4%和L1/L2标题76.0%的准确率

KK
Kwon Ko et al.韩国科学技术院

DataDive:支持读者通过数据探索对统计语句进行上下文化

Kim 等人开发 DataDive 交互工具,利用 LLM 根据用户选择的统计语句生成引导问题,并结合可视化帮助读者探索上下文数据,提升对统计信息的理解能力。

HK
Hyunwoo Kim et al.韩国科学技术院

理解读者如何整合图表和图注:一个关于折线图的案例研究

Kim 等人通过众包研究发现,当图表与说明均强调高突出特征时,读者视为双重确认;说明为低突出时则依赖图表视觉。

DK
Dae Hyun Kim et al.斯坦福大学

Sneak Pique:探索自动补全作为支持可视化分析的数据发现支架

Setlur 等人开发了 Sneak Pique 可视化分析系统,探索自动补全在数据发现中的辅助作用,发现数据预览和有针对性的组件类型选择可有效提升用户查询效率。

VS
Vidya Setlur et al.Tableau

回答关于图表的问题并生成可视化解释

Kim 等人开发自动图表问答管道,从 Vega-Lite 图表提取数据与视觉编码并转换为数据引用,结合机器学习回答问题并生成视觉解释,用户研究显示透明度优于人类解释。

DK
Dae Hyun Kim et al.斯坦福大学

通过链接文本和表格促进文档阅读

Kim 等人开发交互式文档阅读器,自动链接文本句子与表格单元格,测试集正确率48.8%,用户阅读匹配准确性和效率均优于基线系统。

DK
Dae Hyun Kim et al.斯坦福大学
论文标题作者研究主题论文库年份

理解户外城市空间中的时空感知多模态对话搜索

Xu 等人开发 UrbanSearch 城市多模态对话搜索工具,发现其提供低查询成本与高相关性响应,支持环境学习与情境决策。

JX
Jiangnan Xu et al.罗切斯特理工学院

Cerebra:在交互式SQL编写中对齐隐式知识

Zhou 等人设计Cerebra交互式SQL工具,通过从历史脚本自动检索隐式知识并在树视图中呈现,支持迭代优化以改进定制SQL编写。

YZ
Yunfan Zhou et al.浙江大学

DiaryPlay:AI辅助创作日常故事叙事的交互式故事片段

Xu等人开发DiaryPlay系统,利用AI从文本故事自动生成交互式故事片段,包含环境、角色和事件三大要素,并通过LLM驱动的受控发散模块实现NPC行为的可信生成。

JX
Jiangnan Xu et al.坦佩雷大学

PlanTogether:使用信息图和大型语言模型促进AI应用程序规划

Kim 等人提出 PlanTogether 系统,结合大型语言模型与规划信息图帮助客户将需求转化为可操作计划,用户研究表明其在导航信息依赖关系方面有效。

DK
Dae Hyun Kim et al.斯坦福大学
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Kim 等人开发 AINeedsPlanner 工作手册,基于对 AI 项目团队的访谈和 AI 专家信息需求分类,支持客户与 AI 专家之间的有效协作规范交流。

DK
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基于大语言模型的元宇宙上下文感知入门代理

Hong 等人提出 PICAN 系统,利用大语言模型根据用户短期时空和长期探索上下文生成元宇宙入门指导,实验表明上下文信息显著提升了响应的有用性和用户学习效果。

JH
Jihyeong Hong et al.韩国科学技术院

由大型语言模型驱动的可视化自然语言数据集生成框架

Ko 等人提出VL2NL框架,利用大型语言模型从Vega-Lite规范生成自然语言数据集,实现图表语义提取89.4%和L1/L2标题76.0%的准确率

KK
Kwon Ko et al.韩国科学技术院

DataDive:支持读者通过数据探索对统计语句进行上下文化

Kim 等人开发 DataDive 交互工具,利用 LLM 根据用户选择的统计语句生成引导问题,并结合可视化帮助读者探索上下文数据,提升对统计信息的理解能力。

HK
Hyunwoo Kim et al.韩国科学技术院

理解读者如何整合图表和图注:一个关于折线图的案例研究

Kim 等人通过众包研究发现,当图表与说明均强调高突出特征时,读者视为双重确认;说明为低突出时则依赖图表视觉。

DK
Dae Hyun Kim et al.斯坦福大学

Sneak Pique:探索自动补全作为支持可视化分析的数据发现支架

Setlur 等人开发了 Sneak Pique 可视化分析系统,探索自动补全在数据发现中的辅助作用,发现数据预览和有针对性的组件类型选择可有效提升用户查询效率。

VS
Vidya Setlur et al.Tableau

回答关于图表的问题并生成可视化解释

Kim 等人开发自动图表问答管道,从 Vega-Lite 图表提取数据与视觉编码并转换为数据引用,结合机器学习回答问题并生成视觉解释,用户研究显示透明度优于人类解释。

DK
Dae Hyun Kim et al.斯坦福大学

通过链接文本和表格促进文档阅读

Kim 等人开发交互式文档阅读器,自动链接文本句子与表格单元格,测试集正确率48.8%,用户阅读匹配准确性和效率均优于基线系统。

DK
Dae Hyun Kim et al.斯坦福大学