論文の概要: ChartLens: Fine-grained Visual Attribution in Charts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.19360v1
• Date: Sun, 25 May 2025 23:17:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-27 16:58:43.07172
• Title: ChartLens: Fine-grained Visual Attribution in Charts
• Title（参考訳）: ChartLens: チャートの細かいビジュアル属性
• Authors: Manan Suri, Puneet Mathur, Nedim Lipka, Franck Dernoncourt, Ryan A. Rossi, Dinesh Manocha,
• Abstract要約: Post-Hoc Visual Attribution for Chartsは、所定のチャート関連応答を検証する詳細なチャート要素を特定する。 グラフオブジェクトの識別にセグメンテーションに基づく手法を用いた新しいチャート属性アルゴリズムであるChartLensを提案する。 評価の結果,ChartLensの微粒化属性は26-66%向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 106.44872805609673
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The growing capabilities of multimodal large language models (MLLMs) have advanced tasks like chart understanding. However, these models often suffer from hallucinations, where generated text sequences conflict with the provided visual data. To address this, we introduce Post-Hoc Visual Attribution for Charts, which identifies fine-grained chart elements that validate a given chart-associated response. We propose ChartLens, a novel chart attribution algorithm that uses segmentation-based techniques to identify chart objects and employs set-of-marks prompting with MLLMs for fine-grained visual attribution. Additionally, we present ChartVA-Eval, a benchmark with synthetic and real-world charts from diverse domains like finance, policy, and economics, featuring fine-grained attribution annotations. Our evaluations show that ChartLens improves fine-grained attributions by 26-66%.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル大言語モデル(MLLM)の増大する機能には、チャート理解のような高度なタスクがある。 しかし、これらのモデルはしばしば幻覚に悩まされ、生成されたテキストシーケンスは提供された視覚データと矛盾する。 これを解決するために、チャート関連応答を検証する詳細なチャート要素を識別する、チャートに対するポストホック視覚属性を導入する。 グラフオブジェクトの識別にセグメンテーションを用いた新しいチャート属性アルゴリズムであるChartLensを提案する。 さらに、金融、政策、経済学といったさまざまな分野の合成および実世界のチャートをベンチマークしたChartVA-Evalを紹介し、微粒な属性アノテーションを特徴とする。 評価の結果,ChartLensの微粒化属性は26-66%向上した。

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