Công Cụ Phân Tích Dữ Liệu Mới Sử Dụng Giao Diện Dựa Trên Ngôn Ngữ Tự Nhiên

Gần đây, một nhóm các kỹ sư và nhà nghiên cứu từ Phòng thí nghiệm Visual và Analytics (VIDA) của Trường Kỹ thuật Tandon thuộc Đại học New York (NYU) đã tạo ra một công cụ trực quan hóa dữ liệu gọi là VisFlow cũng như một tiện ích mở rộng cho công cụ này có tên là FlowSense. Theo ScienceDaily báo cáo, FlowSense cho phép người dùng tạo ra các đường ống khám phá dữ liệu chỉ bằng cách cung cấp các lệnh ngôn ngữ tự nhiên cho thiết bị.

Dữ liệu đang ở mọi nơi, liên tục được thu thập và tạo ra bởi máy móc, nhà nghiên cứu, hệ thống và thậm chí cả người thường. Khả năng xử lý và phân tích dữ liệu là chìa khóa để giải quyết các vấn đề như dự đoán thời tiết, kiểm soát giao thông đường phố, theo dõi sự lây lan của bệnh tật và cải thiện sự phát triển của cây trồng. Việc sử dụng các chiến thuật và công cụ học máy là một phần quan trọng trong việc tạo ra các mô hình dữ liệu phức tạp dựa trên các tập dữ liệu lớn. Tuy nhiên, có nhiều nhà nghiên cứu, nhà khoa học và kỹ sư thiếu kỹ năng cần thiết trong lĩnh vực khoa học máy tính.

Claudio Silva là giáo sư khoa học máy tính và kỹ thuật liên kết với phòng thí nghiệm VIDA tại NYU. Silva và nhóm của ông muốn tạo ra một công cụ cho những người có thể trực quan hóa và phân tích dữ liệu theo những cách quan trọng, nhưng lại thiếu kỹ năng cần thiết trong lĩnh vực khoa học máy tính. Vì lý do này, họ đã tạo ra khuôn khổ VisFlow. Ngoài ra, FlowSense là một tiện ích mở rộng cho VisFlow cho phép người dùng tương tác với VisFlow để tạo ra các đường ống phân tích dữ liệu chỉ thông qua một giao diện dựa trên ngôn ngữ tự nhiên.

Phòng thí nghiệm VIDA đã có một lịch sử lâu dài trong việc dẫn đầu và hợp tác trên các dự án mô hình hóa dữ liệu. Các dự án kết quả từ việc hợp tác với phòng thí nghiệm VIDA bao gồm Open Space và Motion Browser. Open Space là một dự án mô hình hóa dữ liệu được sử dụng trong các bảo tàng và hành tinh trên toàn thế giới để tạo ra các mô hình có thể của vũ trụ và hệ thống mặt trời. Trong khi đó, Motion Browser là một dự án nhằm tìm ra các phương pháp điều trị mới cho các chấn thương dây thần kinh cánh tay. Motion Browser – Trực quan hóa và hiểu chuyển động phức tạp của chi trên dưới các chấn thương dây thần kinh cánh tay – là một sự hợp tác giữa các bác sĩ phục hồi chức năng, các bác sĩ phẫu thuật chỉnh hình và các nhà khoa học máy tính. Cuối cùng, VIDA đã dẫn đến việc tạo ra một nghiên cứu về hiệu quả của việc sử dụng thang màu trong phân tích dữ liệu không gian đối với hiệu suất khách quan và chủ quan của các nhà khoa học khí hậu.

Thêm vào danh sách các dự án này, VIDA đã tạo ra VisFlow vào năm 2017, được sản xuất với nguồn tài trợ từ chương trình Khám phá Mô hình Dựa trên Dữ liệu của DARPA, cùng với các nguồn tài trợ khác. VisFlow cho phép người dùng tạo ra các mô hình và trực quan hóa dữ liệu dựa trên nhiều khái niệm phân tích được định nghĩa trước như vị trí địa lý, mạng và chuỗi thời gian. Chương trình VisFlow có một giao diện kéo và thả đơn giản, và tiện ích mở rộng FlowSense cung cấp cho người dùng nhiều cách hơn để trực quan hóa dữ liệu. Bowen Yu, một nhà nghiên cứu đã làm việc trong phòng thí nghiệm của Silva và tham gia vào dự án VIDA, đã giải thích với ScienceDaily rằng người dùng chỉ cần nhập hoặc nói một lệnh vào chương trình và kích hoạt một chức năng phân tích dữ liệu.

“Khả năng này sẽ làm cho người dùng không chuyên cảm thấy thoải mái hơn, đồng thời cung cấp cho người dùng có kinh nghiệm các phím tắt. Chúng tôi tin rằng với sự hỗ trợ ngôn ngữ tự nhiên, chúng tôi có thể giảm thiểu đường cong học tập cho một hệ thống như này và làm cho luồng dữ liệu trở nên dễ tiếp cận hơn” Yu đã giải thích với ScienceDaily.

Cả FlowSense và VisFlow sẽ được cung cấp cho các nhà nghiên cứu dưới dạng khuôn khổ mã nguồn mở. Các nhà nghiên cứu hy vọng rằng FlowSense sẽ kích thích sự hợp tác và đổi mới hơn trong việc tạo ra các nền tảng luồng dữ liệu dễ sử dụng hơn.

Mặc dù VisFlow/FlowSense có thể là chương trình đầu tiên cho phép người dùng sử dụng ngôn ngữ tự nhiên để trực quan hóa dữ liệu, nhưng cũng có các công cụ trực quan hóa dữ liệu mới khác cũng nhằm mục đích làm cho phân tích dữ liệu trở nên dễ dàng hơn. Công ty tư vấn toàn cầu Deloitte gần đây đã tạo ra một công cụ phân tích và trực quan hóa dữ liệu công cộng mạnh mẽ, được gọi là La bàn Nguồn Mở (OSC). Theo Deloitte, OSC nhằm mục đích cho phép các nhà phát triển hiểu rõ hơn về các xu hướng công nghệ. OSC đánh giá các cam kết mã và hỗ trợ người dùng trong việc khám phá và hiểu các ngôn ngữ và nền tảng phát triển liên quan.