Zobrazeno 1 - 10
of 25
pro vyhledávání: '"Kehlbeck, Rebecca"'
Autor:
Spinner, Thilo, Kehlbeck, Rebecca, Sevastjanova, Rita, Stähle, Tobias, Keim, Daniel A., Deussen, Oliver, El-Assady, Mennatallah
Large language models (LLMs) are widely deployed in various downstream tasks, e.g., auto-completion, aided writing, or chat-based text generation. However, the considered output candidates of the underlying search algorithm are under-explored and und
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2403.07627
Autor:
Spinner, Thilo, Kehlbeck, Rebecca, Sevastjanova, Rita, Stähle, Tobias, Keim, Daniel A., Deussen, Oliver, Spitz, Andreas, El-Assady, Mennatallah
The growing popularity of generative language models has amplified interest in interactive methods to guide model outputs. Prompt refinement is considered one of the most effective means to influence output among these methods. We identify several ch
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2310.11252
Autor:
Xue, Yumeng, Paetzold, Patrick, Kehlbeck, Rebecca, Chen, Bin, Kwan, Kin Chung, Wang, Yunhai, Deussen, Oliver
Line-based density plots are used to reduce visual clutter in line charts with a multitude of individual lines. However, these traditional density plots are often perceived ambiguously, which obstructs the user's identification of underlying trends i
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2307.10447
Creating comprehensible visualizations of highly overlapping set-typed data is a challenging task due to its complexity. To facilitate insights into set connectivity and to leverage semantic relations between intersections, we propose a fast two-step
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2108.03529
Autor:
El-Assady, Mennatallah, Kehlbeck, Rebecca, Collins, Christopher, Keim, Daniel, Deussen, Oliver
Publikováno v:
IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 2019
We present a framework that allows users to incorporate the semantics of their domain knowledge for topic model refinement while remaining model-agnostic. Our approach enables users to (1) understand the semantic space of the model, (2) identify regi
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1908.00475
Publikováno v:
2019 IEEE Conference on Visual Analytics Science and Technology (VAST)
Argumentation Mining addresses the challenging tasks of identifying boundaries of argumentative text fragments and extracting their relationships. Fully automated solutions do not reach satisfactory accuracy due to their insufficient incorporation of
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1907.12413
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Paetzold, Patrick1 (AUTHOR), Kehlbeck, Rebecca1 (AUTHOR), Strobelt, Hendrik2 (AUTHOR), Xue, Yumeng1 (AUTHOR), Storandt, Sabine1 (AUTHOR), Deussen, Oliver1 (AUTHOR)
Publikováno v:
Computer Graphics Forum. Jun2023, Vol. 42 Issue 3, p87-98. 12p. 7 Diagrams, 1 Chart, 1 Graph.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.