論文の概要: OneChart: Purify the Chart Structural Extraction via One Auxiliary Token

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.09987v1
• Date: Mon, 15 Apr 2024 17:58:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-17 21:18:06.003736
• Title: OneChart: Purify the Chart Structural Extraction via One Auxiliary Token
• Title（参考訳）: OneChart: 1つの補助トークンによるチャート構造抽出
• Authors: Jinyue Chen, Lingyu Kong, Haoran Wei, Chenglong Liu, Zheng Ge, Liang Zhao, Jianjian Sun, Chunrui Han, Xiangyu Zhang,
• Abstract要約: OneChartは、チャート情報の構造抽出のために特別に考案された信頼できるエージェントである。 合計トークンの先頭に配置された補助トークンと追加のデコーダを導入する。 補助トークンを用いて,グラフ解析結果の信頼性を評価する自己評価機構を考案した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.271325787765875
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Chart parsing poses a significant challenge due to the diversity of styles, values, texts, and so forth. Even advanced large vision-language models (LVLMs) with billions of parameters struggle to handle such tasks satisfactorily. To address this, we propose OneChart: a reliable agent specifically devised for the structural extraction of chart information. Similar to popular LVLMs, OneChart incorporates an autoregressive main body. Uniquely, to enhance the reliability of the numerical parts of the output, we introduce an auxiliary token placed at the beginning of the total tokens along with an additional decoder. The numerically optimized (auxiliary) token allows subsequent tokens for chart parsing to capture enhanced numerical features through causal attention. Furthermore, with the aid of the auxiliary token, we have devised a self-evaluation mechanism that enables the model to gauge the reliability of its chart parsing results by providing confidence scores for the generated content. Compared to current state-of-the-art (SOTA) chart parsing models, e.g., DePlot, ChartVLM, ChartAst, OneChart significantly outperforms in Average Precision (AP) for chart structural extraction across multiple public benchmarks, despite enjoying only 0.2 billion parameters. Moreover, as a chart parsing agent, it also brings 10%+ accuracy gains for the popular LVLM (LLaVA-1.6) in the downstream ChartQA benchmark.
• Abstract（参考訳）: チャート解析は、スタイル、価値、テキストなどの多様性のために大きな課題となる。 数十億のパラメータを持つ先進的な大規模視覚言語モデル(LVLM)でさえ、そのようなタスクを満足して処理するのに苦労する。 そこで我々は,チャート情報の構造抽出に特化して考案された信頼性エージェントであるOneChartを提案する。 一般的なLVLMと同様に、OneChartは自己回帰的な本体を組み込んでいる。 出力の数値的な部分の信頼性を高めるために,全トークンの先頭に配置された補助トークンと追加のデコーダを導入する。 数値的に最適化された(補助的な)トークンは、後続のグラフ解析用のトークンが因果的注意を通して強化された数値的特徴をキャプチャすることを可能にする。 さらに、補助トークンの活用により、生成したコンテンツに対する信頼スコアを提供することで、チャート解析結果の信頼性を評価できる自己評価機構を考案した。 現在の最先端(SOTA)チャートパーシングモデル(例えば、DePlot、ChartVLM、ChartAst、OneChart)と比較すると、0.2億のパラメータしか楽しんでいないにもかかわらず、複数の公開ベンチマークでチャート構造抽出を行うのに、平均精度(AP)ではかなり優れています。 さらに、チャート解析エージェントとして、下流のChartQAベンチマークで人気のLVLM(LLaVA-1.6)に対して10%以上の精度向上をもたらす。

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