論文の概要: Every Part Matters: Integrity Verification of Scientific Figures Based on Multimodal Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.18626v1
- Date: Fri, 26 Jul 2024 09:35:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-29 13:50:27.555470
- Title: Every Part Matters: Integrity Verification of Scientific Figures Based on Multimodal Large Language Models
- Title（参考訳）: あらゆる要素:多モーダル大言語モデルに基づく科学図形の統合検証
- Authors: Xiang Shi, Jiawei Liu, Yinpeng Liu, Qikai Cheng, Wei Lu,
- Abstract要約: 本稿は, 科学的な図形の解釈における重要な課題である, テキストと図形のきめ細かいアライメントに対処する。
本稿では,テキスト知識と視覚的要素の整合性を評価するための,新しいタスクであるFinal Integrity Verificationを紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.37040822304535
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper tackles a key issue in the interpretation of scientific figures: the fine-grained alignment of text and figures. It advances beyond prior research that primarily dealt with straightforward, data-driven visualizations such as bar and pie charts and only offered a basic understanding of diagrams through captioning and classification. We introduce a novel task, Figure Integrity Verification, designed to evaluate the precision of technologies in aligning textual knowledge with visual elements in scientific figures. To support this, we develop a semi-automated method for constructing a large-scale dataset, Figure-seg, specifically designed for this task. Additionally, we propose an innovative framework, Every Part Matters (EPM), which leverages Multimodal Large Language Models (MLLMs) to not only incrementally improve the alignment and verification of text-figure integrity but also enhance integrity through analogical reasoning. Our comprehensive experiments show that these innovations substantially improve upon existing methods, allowing for more precise and thorough analysis of complex scientific figures. This progress not only enhances our understanding of multimodal technologies but also stimulates further research and practical applications across fields requiring the accurate interpretation of complex visual data.
- Abstract（参考訳）: 本稿は, 科学的な図形の解釈における重要な課題である, テキストと図形のきめ細かいアライメントに対処する。
これは、バーやパイチャートのような単純でデータ駆動の視覚化を主に扱い、キャプションや分類を通じて図の基本的な理解を提供する以前の研究を超えて進歩している。
本稿では,テキスト知識と視覚的要素の整合性を評価するための,新しいタスクであるFinal Integrity Verificationを紹介する。
これを支援するために,大規模データセットであるFiture-segを構築するための半自動手法を開発した。
さらに,多モーダル大言語モデル(MLLM)を活用し,テキスト・フィギュア整合性の整合性と検証を漸進的に改善すると共に,類似推論による整合性の向上を図る,革新的なフレームワークであるEvery Part Matters (EPM)を提案する。
包括的実験により、これらの革新は既存の手法を大幅に改善し、複雑な科学的図形のより精密かつ徹底的な分析を可能にした。
この進歩は、マルチモーダル技術の理解を深めるだけでなく、複雑な視覚データの正確な解釈を必要とする分野にまたがるさらなる研究や実践的応用を促進する。
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