A Review on Large Language Models for Visual Analytics

📄 arXiv: 2503.15176v1 📥 PDF

作者: Navya Sonal Agarwal, Sanjay Kumar Sonbhadra

分类: cs.HC, cs.CL, cs.CV

发布日期: 2025-03-19

💡 一句话要点

综述：大型语言模型赋能可视化分析，提升数据洞察与交互能力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 可视化分析 自然语言理解 自然语言生成 人机交互 数据探索 智能分析

📋 核心要点

  1. 现有可视化分析工具在处理复杂数据和用户交互方面存在局限，难以充分挖掘数据价值。
  2. 本文探讨了利用大型语言模型（LLM）增强可视化分析，实现更自然、高效的数据探索和洞察提取。
  3. 通过对现有工具和模型的评估，分析了LLM在可视化分析中的优势、挑战和未来发展方向。

📝 摘要（中文）

本文全面综述了大型语言模型（LLM）与可视化分析的集成，涵盖其基本概念、能力和广泛应用。首先概述了可视化分析的理论基础以及LLM的变革潜力，特别关注它们在自然语言理解、自然语言生成、对话系统和文本到媒体转换中的作用。进一步探讨了LLM与可视化分析的协同作用如何增强数据解释、可视化技术和交互式探索能力。对LIDA、Chat2VIS、Julius AI和Zoho Analytics等关键工具和平台，以及ChartLlama和CharXIV等专用多模态模型进行了批判性评估，讨论了它们在支持数据探索、可视化增强、自动报告和洞察提取方面的功能、优势和局限性。系统地探讨了LLM任务的分类，从自然语言理解（NLU）、自然语言生成（NLG）到对话系统和文本到媒体转换。最后，对大型语言模型（LLM）与可视化分析的集成进行了SWOT分析，强调了可访问性和灵活性等优势，计算需求和偏差等劣势，多模态集成和用户协作等机遇，以及隐私问题和技能退化等威胁。强调了解决伦理考量和方法改进以实现有效集成的重要性。

🔬 方法详解

问题定义：现有可视化分析方法在处理大规模、复杂数据集时，往往需要用户具备专业的数据分析技能和编程能力。同时，用户与可视化系统的交互方式也较为受限，难以实现自然语言交互和个性化定制。这导致数据分析效率低下，阻碍了非专业用户从数据中获取有价值的信息。

核心思路：本文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）强大的自然语言理解和生成能力，构建一个更加智能、易用的可视化分析系统。LLM可以理解用户的自然语言查询，自动生成相应的可视化图表，并提供数据解释和洞察分析。通过这种方式，可以降低数据分析的门槛，提高数据分析的效率和质量。

技术框架：本文主要回顾了现有研究中LLM与可视化分析结合的各种技术框架。这些框架通常包含以下几个主要模块：1) 自然语言理解模块：负责将用户的自然语言查询转换为机器可理解的结构化查询。2) 可视化生成模块：根据结构化查询，自动选择合适的可视化图表类型，并生成相应的图表。3) 数据解释模块：利用LLM生成对可视化图表的解释和洞察分析，帮助用户更好地理解数据。4) 交互模块：支持用户通过自然语言与系统进行交互，例如修改图表、过滤数据等。

关键创新：本文的关键创新在于对现有LLM在可视化分析中的应用进行了全面的综述和分析。通过对各种工具和模型的评估，总结了LLM在可视化分析中的优势和局限性，并提出了未来研究方向。例如，如何解决LLM的偏差问题，如何提高LLM生成可视化图表的准确性和效率，如何实现更加自然和智能的人机交互等。

关键设计：本文主要关注现有工具和平台的设计，例如LIDA, Chat2VIS, Julius AI, Zoho Analytics, ChartLlama, CharXIV等。这些工具在自然语言理解、可视化生成、数据解释和交互等方面采用了不同的技术方案和设计策略。例如，有些工具侧重于自动生成高质量的可视化图表，有些工具侧重于提供自然语言交互和数据解释，有些工具则侧重于支持多模态数据分析。

📊 实验亮点

本文对LIDA、Chat2VIS等多个现有工具进行了评估，总结了它们在数据探索、可视化增强、自动报告和洞察提取方面的功能、优势和局限性。同时，对ChartLlama和CharXIV等专用多模态模型进行了分析，为后续研究提供了参考。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于商业智能、金融分析、医疗健康、教育等多个领域。通过LLM赋能的可视化分析工具，用户可以更轻松地探索数据、发现规律、做出决策。未来，随着LLM技术的不断发展，可视化分析将变得更加智能、个性化和易用。

📄 摘要（原文）

This paper provides a comprehensive review of the integration of Large Language Models (LLMs) with visual analytics, addressing their foundational concepts, capabilities, and wide-ranging applications. It begins by outlining the theoretical underpinnings of visual analytics and the transformative potential of LLMs, specifically focusing on their roles in natural language understanding, natural language generation, dialogue systems, and text-to-media transformations. The review further investigates how the synergy between LLMs and visual analytics enhances data interpretation, visualization techniques, and interactive exploration capabilities. Key tools and platforms including LIDA, Chat2VIS, Julius AI, and Zoho Analytics, along with specialized multimodal models such as ChartLlama and CharXIV, are critically evaluated. The paper discusses their functionalities, strengths, and limitations in supporting data exploration, visualization enhancement, automated reporting, and insight extraction. The taxonomy of LLM tasks, ranging from natural language understanding (NLU), natural language generation (NLG), to dialogue systems and text-to-media transformations, is systematically explored. This review provides a SWOT analysis of integrating Large Language Models (LLMs) with visual analytics, highlighting strengths like accessibility and flexibility, weaknesses such as computational demands and biases, opportunities in multimodal integration and user collaboration, and threats including privacy concerns and skill degradation. It emphasizes addressing ethical considerations and methodological improvements for effective integration.