論文の概要: ChartQA-X: Generating Explanations for Charts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.13275v1
• Date: Thu, 17 Apr 2025 18:36:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-28 20:31:00.596204
• Title: ChartQA-X: Generating Explanations for Charts
• Title（参考訳）: ChartQA-X: チャートの説明を生成する
• Authors: Shamanthak Hegde, Pooyan Fazli, Hasti Seifi,
• Abstract要約: 本稿では,28,299の文脈関連質問,回答,詳細な説明を含む様々なチャート型からなる包括的データセットであるChartQA-Xを提案する。 これらの説明は、6つの異なるモデルを促し、忠実さ、情報性、一貫性、難易度といった指標に基づいて最良の応答を選択することによって生成される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.209594058117453
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The ability to interpret and explain complex information from visual data in charts is crucial for data-driven decision-making. In this work, we address the challenge of providing explanations alongside answering questions about chart images. We present ChartQA-X, a comprehensive dataset comprising various chart types with 28,299 contextually relevant questions, answers, and detailed explanations. These explanations are generated by prompting six different models and selecting the best responses based on metrics such as faithfulness, informativeness, coherence, and perplexity. Our experiments show that models fine-tuned on our dataset for explanation generation achieve superior performance across various metrics and demonstrate improved accuracy in question-answering tasks on new datasets. By integrating answers with explanatory narratives, our approach enhances the ability of intelligent agents to convey complex information effectively, improve user understanding, and foster trust in the generated responses.
• Abstract（参考訳）: グラフ内の視覚データから複雑な情報を解釈し、説明する能力は、データ駆動意思決定に不可欠である。 本研究では,グラフ画像に関する質問に答えるとともに,説明を提供することの課題に対処する。 本稿では,28,299の文脈関連質問,回答,詳細な説明を含む様々なチャート型からなる包括的データセットであるChartQA-Xを提案する。 これらの説明は、6つの異なるモデルを促し、忠実さ、情報性、一貫性、難易度といった指標に基づいて最良の応答を選択することによって生成される。 実験の結果,提案するデータセットを微調整したモデルでは,様々な指標の精度が向上し,新しいデータセットに対する質問応答タスクの精度が向上したことがわかった。 説明的物語に回答を統合することで,知的エージェントが複雑な情報を効果的に伝達し,ユーザ理解を改善し,生成した回答に対する信頼を高める能力を高めることができる。

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