論文の概要: Enhancing Question Answering on Charts Through Effective Pre-training Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10085v2
• Date: Fri, 04 Oct 2024 01:33:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-07 18:20:12.626407
• Title: Enhancing Question Answering on Charts Through Effective Pre-training Tasks
• Title（参考訳）: 効果的な事前学習課題によるチャートに対する質問応答の促進
• Authors: Ashim Gupta, Vivek Gupta, Shuo Zhang, Yujie He, Ning Zhang, Shalin Shah,
• Abstract要約: グラフやプロットに適用した場合の現在のVisualQAモデルの制限に対処する。 以上の結果から,既存のモデルでは,図の構造的・視覚的文脈に関する疑問に答える上で,特に性能が低いことが示唆された。 本稿では,構造的・視覚的知識と数値的疑問の理解の両面から,既存のモデルを強制する3つの簡単な事前学習タスクを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.571522748519584
• License:
• Abstract: To completely understand a document, the use of textual information is not enough. Understanding visual cues, such as layouts and charts, is also required. While the current state-of-the-art approaches for document understanding (both OCR-based and OCR-free) work well, a thorough analysis of their capabilities and limitations has not yet been performed. Therefore, in this work, we addresses the limitation of current VisualQA models when applied to charts and plots. To investigate shortcomings of the state-of-the-art models, we conduct a comprehensive behavioral analysis, using ChartQA as a case study. Our findings indicate that existing models particularly underperform in answering questions related to the chart's structural and visual context, as well as numerical information. To address these issues, we propose three simple pre-training tasks that enforce the existing model in terms of both structural-visual knowledge, as well as its understanding of numerical questions. We evaluate our pre-trained model (called MatCha-v2) on three chart datasets - both extractive and abstractive question datasets - and observe that it achieves an average improvement of 1.7% over the baseline model.
• Abstract（参考訳）: 文書を完全に理解するには、テキスト情報の使用だけでは不十分である。 レイアウトやチャートなどの視覚的手がかりも必要だ。 現在の文書理解のための最先端のアプローチ(OCRベースとOCRフリーの両方)はうまく機能するが、その機能と制限の徹底的な分析はまだ行われていない。 そこで本研究では、チャートやプロットに適用した場合の現在のVisualQAモデルの制限について述べる。 最先端モデルの欠点を明らかにするため,ChartQAをケーススタディとして包括的行動分析を行った。 以上の結果から,既存のモデルでは,図の構造的・視覚的文脈や数値的情報に関する疑問に答える上で,特に性能が低いことが示唆された。 これらの課題に対処するために,構造的・視覚的知識と数値的疑問の理解の両面から,既存のモデルを強制する3つの簡単な事前学習タスクを提案する。 抽出された質問データセットと抽象的な質問データセットの2つのグラフデータセット上で,事前学習したモデル(MatchCha-v2)を評価し,ベースラインモデルよりも平均1.7%向上したことを確認した。

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