公开(公告)号：CN113283248B

公开(公告)日：2022-06-21

申请号：CN202110477050.9

申请日：2021-04-29

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 史卓 ,  冯业 ,  陈梓涵 ,  王萌 ,  玉珂 ,  申婧

IPC: G06F40/56 ,  G06T11/60 ,  G06V30/14 ,  G06V30/146 ,  G06V30/18 ,  G06V30/19 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种散点图描述的自然语言自动生成方法及装置，所述方法包括如下步骤：步骤1，采集散点图，使用Scagnostics算法对采集的所述散点图进行相似性度量；步骤2，使用改进的Faster R‑CNN方法，判断进行相似性度量后的散点图的视觉类别即深刻见解；步骤3，基于所述散点图的视觉类别，编写散点图摘要的描述范例，形成散点图数据集，并对所述散点图数据集进行预处理；步骤4，使用预处理后的散点图数据集对改进的Chart‑to‑Text模型进行训练，并通过完成训练后的改进的Chart‑to‑Text模型生成散点图的文本描述。本发明能够快速准确的提取散点图中携带的可视编码信息，自动生成高质量的散点图描述文本。

公开(公告)号：CN113283248A

公开(公告)日：2021-08-20

申请号：CN202110477050.9

申请日：2021-04-29

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 史卓 ,  冯业 ,  陈梓涵 ,  王萌 ,  玉珂 ,  申婧

IPC: G06F40/56 ,  G06T11/60 ,  G06K9/20 ,  G06K9/32 ,  G06K9/46 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种散点图描述的自然语言自动生成方法及装置，所述方法包括如下步骤：步骤1，采集散点图，使用Scagnostics算法对采集的所述散点图进行相似性度量；步骤2，使用改进的Faster R‑CNN方法，判断进行相似性度量后的散点图的视觉类别即深刻见解；步骤3，基于所述散点图的视觉类别，编写散点图摘要的描述范例，形成散点图数据集，并对所述散点图数据集进行预处理；步骤4，使用预处理后的散点图数据集对改进的Chart‑to‑Text模型进行训练，并通过完成训练后的改进的Chart‑to‑Text模型生成散点图的文本描述。本发明能够快速准确的提取散点图中携带的可视编码信息，自动生成高质量的散点图描述文本。