論文の概要: RealCQA-V2 : Visual Premise Proving A Manual COT Dataset for Charts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.22492v2
• Date: Sun, 10 Nov 2024 00:54:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 17:14:38.152820
• Title: RealCQA-V2 : Visual Premise Proving A Manual COT Dataset for Charts
• Title（参考訳）: RealCQA-V2 : チャート用の手動COTデータセットを視覚的に証明する
• Authors: Saleem Ahmed, Ranga Setlur, Venu Govindaraju,
• Abstract要約: グラフ質問応答のプロセスを洗練するための新しいタスクであるVisual Premise Provingを紹介する。 この手法は従来の精度に基づく評価手法から逸脱したものである。 データ検索とグラフの構造的理解の両方に習熟性を示すモデルが提案される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9201864249313383
• License:
• Abstract: We introduce Visual Premise Proving (VPP), a novel task tailored to refine the process of chart question answering by deconstructing it into a series of logical premises. Each of these premises represents an essential step in comprehending a chart's content and deriving logical conclusions, thereby providing a granular look at a model's reasoning abilities. This approach represents a departure from conventional accuracy-based evaluation methods, emphasizing the model's ability to sequentially validate each premise and ideally mimic human analytical processes. A model adept at reasoning is expected to demonstrate proficiency in both data retrieval and the structural understanding of charts, suggesting a synergy between these competencies. However, in our zero-shot study using the sophisticated MATCHA model on a scientific chart question answering dataset, an intriguing pattern emerged. The model showcased superior performance in chart reasoning (27\%) over chart structure (19\%) and data retrieval (14\%). This performance gap suggests that models might more readily generalize reasoning capabilities across datasets, benefiting from consistent mathematical and linguistic semantics, even when challenged by changes in the visual domain that complicate structure comprehension and data retrieval. Furthermore, the efficacy of using accuracy of binary QA for evaluating chart reasoning comes into question if models can deduce correct answers without parsing chart data or structure. VPP highlights the importance of integrating reasoning with visual comprehension to enhance model performance in chart analysis, pushing for a balanced approach in evaluating visual data interpretation capabilities.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,視覚的プリミズ証明(VPP)について紹介する。これは一連の論理的前提に分解することで,チャート質問応答のプロセスを洗練するための新しいタスクである。 それぞれの前提は、チャートの内容を理解し、論理的な結論を導出する上で不可欠なステップであり、それによってモデルの推論能力を見極めることができる。 このアプローチは、従来の精度に基づく評価手法から逸脱し、モデルがそれぞれの前提を逐次検証し、人間の分析プロセスを理想的に模倣する能力を強調している。 データ検索とグラフの構造的理解の両面での習熟度を示すモデルが期待され,これらの能力の相乗効果が示唆された。 しかし、科学チャート質問応答データセットに洗練されたMATCHAモデルを用いたゼロショットスタディでは、興味深いパターンが出現した。 このモデルでは,グラフ構造 (19 %) とデータ検索 (14 %) よりもグラフ推論 (27 %) が優れていた。 このパフォーマンスギャップは、構造理解とデータ検索を複雑にする視覚領域の変化に挑戦しても、一貫した数学的および言語的意味論の恩恵を受けながら、モデルがデータセット間での推論機能をより容易に一般化できることを示唆している。 さらに、グラフデータや構造を解析することなく、モデルが正しい解を導出できるかどうかを、グラフ推論の評価にバイナリQAの精度を用いることの有効性が疑問視される。 VPPは、図解析におけるモデルパフォーマンスを向上させるために、推論と視覚的理解を統合することの重要性を強調し、視覚的データ解釈能力を評価するためのバランスのとれたアプローチを推し進めている。

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