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Titel: Barch: an English Dataset of Bar Chart Summaries
VerfasserIn: Škrjanec, Iza
Salman Edhi, Muhammad
Demberg, Vera
HerausgeberIn: Calzolari, Nicoletta
Sprache: Englisch
Titel: Language Resources and Evaluation Conference, LREC 2022, 20-25 June 2022 : Palais du Pharo, Marseille, France : conference proceedings
Seiten: 3552-3560
Verlag/Plattform: European Language Resources Association
Erscheinungsjahr: 2022
Erscheinungsort: Paris
Konferenzort: Marseille, France
Freie Schlagwörter: chart summary
crowdsourcing
natural language generation
DDC-Sachgruppe: 004 Informatik
Dokumenttyp: Konferenzbeitrag (in einem Konferenzband / InProceedings erschienener Beitrag)
Abstract: We present Barch, a new English dataset of human-written summaries describing bar charts. This dataset contains 47 charts based on a selection of 18 topics. Each chart is associated with one of the four intended messages expressed in the chart title. Using crowdsourcing, we collected around 20 summaries per chart, or one thousand in total. The text of the summaries is aligned with the chart data as well as with analytical inferences about the data drawn by humans. Our datasets is one of the first to explore the effect of intended messages on the data descriptions in chart summaries. Additionally, it lends itself well to the task of training data-driven systems for chart-to-text generation. We provide results on the performance of state-of-the-art neural generation models trained on this dataset and discuss the strengths and shortcomings of different models.
URL der Erstveröffentlichung: https://aclanthology.org/2022.lrec-1.380/
Link zu diesem Datensatz: urn:nbn:de:bsz:291--ds-388536
hdl:20.500.11880/35060
http://dx.doi.org/10.22028/D291-38853
ISBN: 979-10-95546-72-6
Datum des Eintrags: 31-Jan-2023
Fakultät: MI - Fakultät für Mathematik und Informatik
Fachrichtung: MI - Informatik
Professur: MI - Prof. Dr. Vera Demberg
Sammlung:SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes

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