浙江大学 发布 VIS-Shepherd 数据集, 应用在 数据可视化、自然语言处理 领域

浙江大学 本次发布的数据集 VIS-Shepherd, VIS-Shepherd数据集是由浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室的研究团队构建的，旨在为基于大型语言模型的数据可视化生成提供评估和反馈。数据集包含了2700个高质量的数据可视化评估实例，这些实例是通过从互联网上收集、人工筛选和LLM生成的缺陷实例组成的。该数据集为VIS-Shepherd模型提供了丰富的学习素材，使其能够学习到现实世界的可视化知识和技能，并为LLM生成的可视化提供有针对性的反馈。数据集的构建过程包括多阶段，包括人工创建实例的筛选、指令合成、数据集导出、LLM生成和缺陷识别等。VIS-Shepherd数据集主要用于解决基于LLM的数据可视化生成中的质量问题，旨在提高LLM生成可视化的准确性和可靠性。

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