論文の概要: MSG-Chart: Multimodal Scene Graph for ChartQA

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.04852v1
• Date: Fri, 9 Aug 2024 04:11:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-12 16:38:47.702938
• Title: MSG-Chart: Multimodal Scene Graph for ChartQA
• Title（参考訳）: MSG-Chart: ChartQA用のマルチモーダルシーングラフ
• Authors: Yue Dai, Soyeon Caren Han, Wei Liu,
• Abstract要約: グラフに明示的に表示されていない基礎データのパターンを持つチャート要素の複雑な分布のため、ChartQA(Automatic Chart Question Answering)は難しい。 チャート要素とそれらのパターンの関係を明示的に表すために、チャートのための共同マルチモーダルシーングラフを設計する。 提案するマルチモーダルシーングラフには視覚グラフとテキストグラフが含まれており,そのグラフから構造的および意味的知識を共同でキャプチャする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.828192162922436
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automatic Chart Question Answering (ChartQA) is challenging due to the complex distribution of chart elements with patterns of the underlying data not explicitly displayed in charts. To address this challenge, we design a joint multimodal scene graph for charts to explicitly represent the relationships between chart elements and their patterns. Our proposed multimodal scene graph includes a visual graph and a textual graph to jointly capture the structural and semantical knowledge from the chart. This graph module can be easily integrated with different vision transformers as inductive bias. Our experiments demonstrate that incorporating the proposed graph module enhances the understanding of charts' elements' structure and semantics, thereby improving performance on publicly available benchmarks, ChartQA and OpenCQA.
• Abstract（参考訳）: グラフに明示的に表示されていない基礎データのパターンを持つチャート要素の複雑な分布のため、ChartQA(Automatic Chart Question Answering)は難しい。 この課題に対処するために、チャート要素とそれらのパターンの関係を明確に表現するために、チャート用の共同マルチモーダルシーングラフを設計する。 提案するマルチモーダルシーングラフには視覚グラフとテキストグラフが含まれており,そのグラフから構造的および意味的知識を共同でキャプチャする。 このグラフモジュールは、帰納バイアスとして、異なる視覚変換器と容易に統合できる。 提案したグラフモジュールを組み込むことで,チャート要素の構造と意味の理解が向上し,公開ベンチマーク,ChartQA,OpenCQAの性能が向上することを示す。

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