Fugu-MT 論文翻訳(概要): EvoChart: A Benchmark and a Self-Training Approach Towards Real-World Chart Understanding

論文の概要: EvoChart: A Benchmark and a Self-Training Approach Towards Real-World Chart Understanding

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01577v1
Date: Tue, 3 Sep 2024 03:23:00 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-06 03:06:29.143411
Title: EvoChart: A Benchmark and a Self-Training Approach Towards Real-World Chart Understanding
Title（参考訳）: EvoChart: リアルタイムチャート理解に向けたベンチマークと自己学習アプローチ
Authors: Muye Huang, Lai Han, Xinyu Zhang, Wenjun Wu, Jie Ma, Lingling Zhang, Jun Liu,
Abstract要約: 本稿では,合成チャートデータを生成するための自己学習手法であるEvoChartを紹介する。 EvoChart-QAも提案する。これは実世界のシナリオにおいて,モデルのチャート理解能力を測定するためのNovalベンチマークである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 18.37598154220716
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Chart understanding enables automated data analysis for humans, which requires models to achieve highly accurate visual comprehension. While existing Visual Language Models (VLMs) have shown progress in chart understanding, the lack of high-quality training data and comprehensive evaluation benchmarks hinders VLM chart comprehension. In this paper, we introduce EvoChart, a novel self-training method for generating synthetic chart data to enhance VLMs' capabilities in real-world chart comprehension. We also propose EvoChart-QA, a noval benchmark for measuring models' chart comprehension abilities in real-world scenarios. Specifically, EvoChart is a unique self-training data synthesis approach that simultaneously produces high-quality training corpus and a high-performance chart understanding model. EvoChart-QA consists of 650 distinct real-world charts collected from 140 different websites and 1,250 expert-curated questions that focus on chart understanding. Experimental results on various open-source and proprietary VLMs tested on EvoChart-QA demonstrate that even the best proprietary model, GPT-4o, achieves only 49.8% accuracy. Moreover, the EvoChart method significantly boosts the performance of open-source VLMs on real-world chart understanding tasks, achieving 54.2% accuracy on EvoChart-QA.
Abstract（参考訳）: チャート理解は人間の自動データ分析を可能にし、高精度な視覚的理解を実現するためにモデルを必要とする。既存のVisual Language Models (VLM) は、チャート理解の進歩を示しているが、高品質なトレーニングデータと包括的な評価ベンチマークの欠如は、VLMチャートの理解を妨げている。本稿では,実世界のチャート理解におけるVLMの能力を高めるために,合成チャートデータを生成する新しい自己学習手法であるEvoChartを紹介する。 EvoChart-QAも提案する。これは実世界のシナリオにおいて,モデルのチャート理解能力を測定するためのNovalベンチマークである。具体的には、EvoChartは、高品質な学習コーパスと高性能なチャート理解モデルを同時に生成するユニークな自己学習データ合成アプローチである。 EvoChart-QAは、140の異なるウェブサイトから収集された650の異なる現実世界のチャートと、チャートの理解に焦点を当てた専門家による1,250の質問で構成されている。 EvoChart-QAでテストされた様々なオープンソースおよびプロプライエタリなVLMの実験結果は、最高のプロプライエタリモデルであるGPT-4oでさえ49.8%の精度しか達成していないことを示した。さらに、EvoChart法は、実世界のチャート理解タスクにおけるオープンソースのVLMの性能を大幅に向上させ、EvoChart-QA上で54.2%の精度を達成する。

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