論文の概要: UniChart: A Universal Vision-language Pretrained Model for Chart
Comprehension and Reasoning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14761v3
- Date: Tue, 10 Oct 2023 23:39:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-13 12:14:08.040250
- Title: UniChart: A Universal Vision-language Pretrained Model for Chart
Comprehension and Reasoning
- Title（参考訳）: UniChart: チャート理解と推論のためのユニバーサルビジョン言語事前訓練モデル
- Authors: Ahmed Masry, Parsa Kavehzadeh, Xuan Long Do, Enamul Hoque, Shafiq Joty
- Abstract要約: We present UniChart, a pretrained model for chart comprehension and reasoning。
UniChartは、チャートの関連するテキスト、データ、および視覚要素をエンコードし、その後、チャートグラウンドのテキストデコーダを使用して、自然言語で期待される出力を生成する。
i) チャートから視覚要素(バーや線など)とデータを抽出する低レベルタスク、(ii) チャート理解と推論のスキルを得るための高レベルタスクなどである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.947053208614246
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Charts are very popular for analyzing data, visualizing key insights and
answering complex reasoning questions about data. To facilitate chart-based
data analysis using natural language, several downstream tasks have been
introduced recently such as chart question answering and chart summarization.
However, most of the methods that solve these tasks use pretraining on language
or vision-language tasks that do not attempt to explicitly model the structure
of the charts (e.g., how data is visually encoded and how chart elements are
related to each other). To address this, we first build a large corpus of
charts covering a wide variety of topics and visual styles. We then present
UniChart, a pretrained model for chart comprehension and reasoning. UniChart
encodes the relevant text, data, and visual elements of charts and then uses a
chart-grounded text decoder to generate the expected output in natural
language. We propose several chart-specific pretraining tasks that include: (i)
low-level tasks to extract the visual elements (e.g., bars, lines) and data
from charts, and (ii) high-level tasks to acquire chart understanding and
reasoning skills. We find that pretraining the model on a large corpus with
chart-specific low- and high-level tasks followed by finetuning on three
down-streaming tasks results in state-of-the-art performance on three
downstream tasks.
- Abstract（参考訳）: チャートはデータ分析や重要な洞察の可視化、データに関する複雑な推論質問への回答に非常に人気がある。
自然言語を用いたチャートベースのデータ解析を容易にするために,近年,チャート質問応答やチャート要約などのダウンストリームタスクが導入されている。
しかし、これらのタスクを解決する方法の多くは、グラフの構造を明示的にモデル化しようとしない言語や視覚言語によるタスク(例えば、データがどのように視覚的に符号化され、チャート要素が相互に関連しているかなど)で事前訓練を使用する。
この問題に対処するために、私たちはまず、さまざまなトピックや視覚スタイルをカバーする大きなチャートコーパスを構築しました。
次に,グラフ理解と推論のための事前学習モデルであるunichartを提案する。
unichartは、チャートの関連するテキスト、データ、視覚要素をエンコードし、チャートで囲まれたテキストデコーダを使用して、自然言語で期待される出力を生成する。
グラフ固有の事前学習タスクをいくつか提案する。
(i)図表から視覚的要素(棒、線など)とデータを抽出するための低レベルタスク
(ii)図の理解と推論のスキルを得るための高度なタスク。
その結果、3つのダウンストリームタスクを微調整すると、3つのダウンストリームタスクにおける最先端のパフォーマンスが得られることがわかった。
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