論文の概要: ChartSumm: A Comprehensive Benchmark for Automatic Chart Summarization
of Long and Short Summaries
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.13620v2
- Date: Sat, 29 Apr 2023 17:22:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-02 17:46:48.789701
- Title: ChartSumm: A Comprehensive Benchmark for Automatic Chart Summarization
of Long and Short Summaries
- Title（参考訳）: ChartSumm: 長文と短文の自動チャート要約のための総合ベンチマーク
- Authors: Raian Rahman, Rizvi Hasan, Abdullah Al Farhad, Md Tahmid Rahman
Laskar, Md. Hamjajul Ashmafee, Abu Raihan Mostofa Kamal
- Abstract要約: テキスト要約の自動チャートは視覚障害者に有効なツールである。
本稿では,84,363個のグラフからなる大規模ベンチマークデータセットであるChartSummを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.26097841018267615
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Automatic chart to text summarization is an effective tool for the visually
impaired people along with providing precise insights of tabular data in
natural language to the user. A large and well-structured dataset is always a
key part for data driven models. In this paper, we propose ChartSumm: a
large-scale benchmark dataset consisting of a total of 84,363 charts along with
their metadata and descriptions covering a wide range of topics and chart types
to generate short and long summaries. Extensive experiments with strong
baseline models show that even though these models generate fluent and
informative summaries by achieving decent scores in various automatic
evaluation metrics, they often face issues like suffering from hallucination,
missing out important data points, in addition to incorrect explanation of
complex trends in the charts. We also investigated the potential of expanding
ChartSumm to other languages using automated translation tools. These make our
dataset a challenging benchmark for future research.
- Abstract（参考訳）: テキスト要約への自動チャートは、視覚障害者に有効なツールであり、自然言語による表データの正確な洞察をユーザに提供します。
大規模で構造化されたデータセットは、データ駆動モデルにとって常に重要な部分です。
本稿では,トータル84,363のチャートからなる大規模ベンチマークデータセットであるchartsummを提案する。
強力なベースラインモデルによる大規模な実験は、これらのモデルが様々な自動評価指標で十分なスコアを達成して流動的で情報的な要約を生成するにもかかわらず、しばしば幻覚に苦しむこと、重要なデータポイントを欠いていること、チャートの複雑な傾向の誤った説明といった問題に直面していることを示している。
また、自動翻訳ツールを用いてChartSummを他の言語に拡張する可能性についても検討した。
これらのデータセットは、将来の研究のための挑戦的なベンチマークになります。
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