Making sense of unstructured text datasets is perennially difficult, yet increasingly relevant with Large Language Models. Data workers often rely on dataset summaries, especially distributions of various derived features. Some features, like toxicity or topics, are relevant to many datasets, but many interesting features are domain specific: instruments and genres for a music dataset, or diseases and symptoms for a medical dataset. Accordingly, data workers often run custom analyses for each dataset, which is cumbersome and difficult. We present AutoHistograms, a visualization tool leveragingLLMs. AutoHistograms automatically identifies relevant features, visualizes them with histograms, and allows the user to interactively query the dataset for categories of entities and create new histograms. In a user study with 10 data workers (n=10), we observe that participants can quickly identify insights and explore the data using AutoHistograms, and conceptualize a broad range of applicable use cases. Together, this tool and user study contributeto the growing field of LLM-assisted sensemaking tools.


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数据集,又称为资料集、数据集合或资料集合,是一种由数据所组成的集合。
Data set(或dataset)是一个数据的集合,通常以表格形式出现。每一列代表一个特定变量。每一行都对应于某一成员的数据集的问题。它列出的价值观为每一个变量,如身高和体重的一个物体或价值的随机数。每个数值被称为数据资料。对应于行数,该数据集的数据可能包括一个或多个成员。
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