Chart-to-Experience: Benchmarking Multimodal LLMs for Predicting Experiential Impact of Charts

The field of Multimodal Large Language Models (MLLMs) has made remarkable progress in visual understanding tasks, presenting a vast opportunity to predict the perceptual and emotional impact of charts. However, it also raises concerns, as many applications of LLMs are based on overgeneralized assump...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	IEEE Pacific Visualization Symposium s. 340 - 345
Hlavní autoři:	Kim, Seon Gyeom, Choi, Jae Young, Rossi, Ryan, Koh, Eunyee, Lee, Tak Yeon
Médium:	Konferenční příspěvek
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	IEEE 22.04.2025
Témata:	Benchmark testing Computing methodologies-Artificial intelligence Data visualization Design methodology Faces Human computer interaction Human-centered computing-Visualization-Visualization design and evaluation methods Large language models Prompt engineering Reliability Sensitivity Visualization
ISSN:	2165-8773
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!