論文の概要: Overcoming Vision Language Model Challenges in Diagram Understanding: A Proof-of-Concept with XML-Driven Large Language Models Solutions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.04389v1
- Date: Wed, 05 Feb 2025 23:40:26 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-10 14:58:45.921178
- Title: Overcoming Vision Language Model Challenges in Diagram Understanding: A Proof-of-Concept with XML-Driven Large Language Models Solutions
- Title（参考訳）: ダイアグラム理解におけるビジョン言語モデルの課題 - XML駆動型大規模言語モデルソリューションを用いた概念実証-
- Authors: Shue Shiinoki, Ryo Koshihara, Hayato Motegi, Masumi Morishige,
- Abstract要約: ダイアグラムは、ビジネスドキュメント内の複雑な関係やプロセスを視覚的に伝達する上で重要な役割を担います。
近年の視覚言語モデル(VLM)の様々な画像理解タスクの進歩にもかかわらず、図中の構造を正確に識別し抽出することは大きな課題である。
本研究では,VLMの視覚認識能力への依存を回避し,テキスト駆動型アプローチを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: Diagrams play a crucial role in visually conveying complex relationships and processes within business documentation. Despite recent advances in Vision-Language Models (VLMs) for various image understanding tasks, accurately identifying and extracting the structures and relationships depicted in diagrams continues to pose significant challenges. This study addresses these challenges by proposing a text-driven approach that bypasses reliance on VLMs' visual recognition capabilities. Instead, it utilizes the editable source files--such as xlsx, pptx or docx--where diagram elements (e.g., shapes, lines, annotations) are preserved as textual metadata. In our proof-of-concept, we extracted diagram information from xlsx-based system design documents and transformed the extracted shape data into textual input for Large Language Models (LLMs). This approach allowed the LLM to analyze relationships and generate responses to business-oriented questions without the bottleneck of image-based processing. Experimental comparisons with a VLM-based method demonstrated that the proposed text-driven framework yielded more accurate answers for questions requiring detailed comprehension of diagram structures.The results obtained in this study are not limited to the tested .xlsx files but can also be extended to diagrams in other documents with source files, such as Office pptx and docx formats. These findings highlight the feasibility of circumventing VLM constraints through direct textual extraction from original source files. By enabling robust diagram understanding through LLMs, our method offers a promising path toward enhanced workflow efficiency and information analysis in real-world business scenarios.
- Abstract（参考訳）: ダイアグラムは、ビジネスドキュメント内の複雑な関係やプロセスを視覚的に伝達する上で重要な役割を担います。
近年の視覚言語モデル(VLM)の様々な画像理解タスクの進歩にもかかわらず、図で表される構造や関係を正確に識別し、抽出することは大きな課題である。
本研究は,VLMの視覚認識能力に依存しないテキスト駆動型アプローチを提案することで,これらの課題に対処する。
代わりに、編集可能なソースファイル(xlsx、pptx、docxなど)を使用し、図要素(例、形、行、アノテーション)はテキストメタデータとして保存される。
概念実証では、xlsxベースのシステム設計文書から図情報を抽出し、抽出した形状データをLarge Language Models (LLMs) のテキスト入力に変換する。
このアプローチにより、LLMは画像ベースの処理のボトルネックなしに、関係を分析し、ビジネス指向の質問に対する応答を生成することができた。
VLM法と実験的に比較したところ,提案したテキスト駆動フレームワークは,図形構造を詳細に理解する必要のある質問に対して,より正確な回答を得られることがわかった。
これらの結果から,VLM制約を回避できる可能性が示唆された。
LLMによる堅牢なダイアグラム理解の実現により,現実のビジネスシナリオにおけるワークフローの効率化と情報分析への道のりが期待できる。
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