論文の概要: End-to-End Chart Summarization via Visual Chain-of-Thought in Vision-Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.17589v1
• Date: Mon, 24 Feb 2025 19:13:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-26 18:41:13.176427
• Title: End-to-End Chart Summarization via Visual Chain-of-Thought in Vision-Language Models
• Title（参考訳）: 視覚・言語モデルにおける視覚的連鎖によるエンドツーエンドチャートの要約
• Authors: Raymond Choi, Frank Burns, Chase Lawrence,
• Abstract要約: 本稿では,チャート要約のためのEnd-to-End Visual Chain-of-Thought (V-CoT)を提案する。 本手法では,LVLMを直接トレーニングして,チャート画像の処理とテキスト要約をエンドツーエンドで生成する。 我々は、視覚的推論ステップを実行するためにLVLMを暗黙的に誘導する、微調整による視覚的連鎖機構を組み込んだ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Automated chart summarization is crucial for enhancing data accessibility and enabling efficient information extraction from visual data. While recent advances in visual-language models (VLMs) have demonstrated promise, existing methods often suffer from limitations in matching the generated summary to the chart data and in reasoning about complex chart patterns. This paper introduces End-to-End Visual Chain-of-Thought (V-CoT) for chart summarization, a novel approach optimized for Large Vision-Language Models (LVLMs). Our method directly trains an LVLM to process chart images and generate textual summaries in an end-to-end fashion, eliminating the need for explicit chart parsing modules. We incorporate a visual Chain-of-Thought mechanism through instruction fine-tuning, implicitly guiding the LVLM to perform visual reasoning steps during summary generation. Evaluated on the large-scale Chart-Sum-QA dataset, our V-CoT method significantly outperforms state-of-the-art baselines across a range of automatic metrics, including BLEU, BLEURT, CIDEr, and CS, and demonstrates superior matching degree and reasoning correctness in human evaluations. Ablation studies and detailed analyses further validate the effectiveness and robustness of our proposed approach, establishing a new benchmark for end-to-end chart summarization.
• Abstract（参考訳）: データアクセシビリティを高め、視覚データから効率的な情報抽出を可能にするためには、自動チャート要約が不可欠である。 視覚言語モデル(VLM)の最近の進歩は将来性を示しているが、既存の手法は、生成された要約をチャートデータにマッチさせ、複雑なチャートパターンを推論する際の制限に悩まされることが多い。 本稿では,LVLM(Large Vision-Language Models)に最適化された新しい手法であるチャート要約のためのEnd-to-End Visual Chain-of-Thought (V-CoT)を提案する。 本手法では,LVLMを直接トレーニングして,グラフ画像の処理とテキスト要約をエンドツーエンドで生成することで,明示的なグラフ解析モジュールの必要性を解消する。 そこで我々は,LVLMを暗黙的に指導し,要約生成中に視覚的推論を行う視覚的チェーン・オブ・ソート機構を組み込んだ。 大規模なChart-Sum-QAデータセットに基づいて,我々のV-CoT法は,BLEU,BLEURT,CIDEr,CSなど,さまざまな自動指標において,最先端のベースラインを著しく上回り,人間の評価において優れたマッチング度と推論精度を示す。 アブレーション研究と詳細な分析により,提案手法の有効性とロバスト性をさらに検証し,エンド・ツー・エンド・チャートの要約のための新しいベンチマークを構築した。

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