論文の概要: SIMPLOT: Enhancing Chart Question Answering by Distilling Essentials

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.00021v2
• Date: Mon, 17 Jun 2024 12:21:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-19 04:48:05.691275
• Title: SIMPLOT: Enhancing Chart Question Answering by Distilling Essentials
• Title（参考訳）: SIMPLOT: 必需品の蒸留によるチャート回答の強化
• Authors: Wonjoong Kim, Sangwu Park, Yeonjun In, Seokwon Han, Chanyoung Park,
• Abstract要約: 本稿では,チャート推論に必要な要素のみを抽出するSIMPLOTを提案する。 私たちのモデルは、追加のアノテーションやデータセットを必要とせずに、正確なチャート推論を可能にします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.522722875552892
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently, interpreting complex charts with logical reasoning has emerged as challenges due to the development of vision-language models. A prior state-of-the-art (SOTA) model has presented an end-to-end method that leverages the vision-language model to convert charts into table format utilizing Large Language Model (LLM) for reasoning. However, unlike natural images, charts contain a mix of essential and irrelevant information required for chart reasoning, and we discover that this characteristic can lower the performance of chart-to-table extraction. In this paper, we introduce SIMPLOT, a method designed to extract only the elements necessary for chart reasoning. The proposed method involves two steps: 1) training to mimic a simple plot that contains only the essential information from a complex chart for table extraction, followed by 2) performing reasoning based on the table. Our model enables accurate chart reasoning without the need for additional annotations or datasets, and its effectiveness is demonstrated through various experiments. Furthermore, we propose a novel prompt mimicking how human interpret charts for more accurate reasoning. Our source code is available at https://github.com/sangwu99/Simplot.
• Abstract（参考訳）: 近年,論理的推論による複雑なチャートの解釈が,視覚言語モデルの開発による課題として浮上している。 従来のSOTA(State-of-the-art)モデルでは、視覚言語モデルを利用して、大言語モデル(LLM)を用いてチャートをテーブル形式に変換するエンド・ツー・エンドの手法が提案されている。 しかし、自然画像とは異なり、チャートにはチャート推論に必要な重要な情報と無関係な情報が混在しており、この特性がチャートからテーブルへの抽出の性能を低下させることが判明した。 本稿では,チャート推論に必要な要素のみを抽出するSIMPLOTを提案する。 提案手法には2つのステップがある。 1)複雑な図表から表を抽出するための重要な情報のみを含む単純なプロットを模倣する訓練。 2) 表に基づく推論を行う。 本モデルでは,アノテーションやデータセットを追加することなく正確なチャート推論が可能であり,その有効性は様々な実験によって実証されている。 さらに,より正確な推論を行うために,人間の解釈チャートを模倣する新しいプロンプトを提案する。 ソースコードはhttps://github.com/sangwu99/Simplot.comから入手可能です。

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