本文是LLM系列文章，针对《Prompt4Vis: Prompting Large Language Models with Example
Mining and Schema Filtering for Tabular Data Visualization》的翻译。
Prompt4Vis：使用示例挖掘和模式过滤提示大型语言模型实现表格数据可视化
摘要
数据可视化（DV）系统因其从庞大的数据集中揭示见解的深刻能力而越来越受到认可，在工业界和学术界都引起了关注。在某些声明性可视化语言（DVL，例如Vega-Lite、EChart.）中，制作数据查询是一个必不可少的过程。自然语言处理（NLP）技术的发展简化了自然语言界面的使用，使表格数据可视化，提供了更易于访问和直观的用户体验。然而，当前将自然语言问题转换为数据可视化查询的方法，如Seq2Vis、ncNet和RGVisNet，尽管使用了复杂的神经网络架构，但仍达不到预期ÿ
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