論文の概要: Enhancing Scientific Visual Question Answering through Multimodal Reasoning and Ensemble Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.06183v1
• Date: Tue, 08 Jul 2025 17:05:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-09 16:34:38.358765
• Title: Enhancing Scientific Visual Question Answering through Multimodal Reasoning and Ensemble Modeling
• Title（参考訳）: マルチモーダル推論とアンサンブルモデリングによる科学的視覚的質問応答の強化
• Authors: Prahitha Movva, Naga Harshita Marupaka,
• Abstract要約: 視覚的質問応答への現在のアプローチは、科学データ解釈に必要な正確さに苦慮することが多い。 我々はSciVQA 2025の共有課題に対して,学術論文からの科学的数字に基づく視覚的・非視覚的質問への回答に焦点をあてる。 本研究は,視覚的質問応答におけるモデルの性能向上における,迅速な最適化,連鎖推論,アンサンブルモデリングの有効性を裏付けるものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Technical reports and articles often contain valuable information in the form of semi-structured data like charts, and figures. Interpreting these and using the information from them is essential for downstream tasks such as question answering (QA). Current approaches to visual question answering often struggle with the precision required for scientific data interpretation, particularly in handling numerical values, multi-step reasoning over visual elements, and maintaining consistency between visual observation and textual reasoning. We present our approach to the SciVQA 2025 shared task, focusing on answering visual and non-visual questions grounded in scientific figures from scholarly articles. We conducted a series of experiments using models with 5B to 8B parameters. Our strongest individual model, InternVL3, achieved ROUGE-1 and ROUGE-L F1 scores of \textbf{0.740} and a BERTScore of \textbf{0.983} on the SciVQA test split. We also developed an ensemble model with multiple vision language models (VLMs). Through error analysis on the validation split, our ensemble approach improved performance compared to most individual models, though InternVL3 remained the strongest standalone performer. Our findings underscore the effectiveness of prompt optimization, chain-of-thought reasoning and ensemble modeling in improving the model's ability in visual question answering.
• Abstract（参考訳）: 技術的レポートや記事には、チャートや数字のような半構造化データという形で、貴重な情報が含まれていることが多い。 質問応答(QA)などの下流タスクには,これらを解釈し,そこからの情報を利用することが不可欠である。 視覚的質問応答への現在のアプローチは、科学データ解釈に必要な精度、特に数値の扱い、視覚的要素に対する多段階推論、視覚的観察とテキスト的推論の整合性の維持に苦慮していることが多い。 我々はSciVQA 2025の共有課題に対して,学術論文からの科学的数字に基づく視覚的・非視覚的質問への回答に焦点をあてる。 5Bから8Bのパラメータを持つモデルを用いて実験を行った。 我々の最強の個人モデルであるInternVL3は、SciVQAテストスプリットにおいて、ROUGE-1とROUGE-L F1スコアの \textbf{0.740} と BERTScoreの \textbf{0.983} を達成しました。 また,複数の視覚言語モデル(VLM)を用いたアンサンブルモデルも開発した。 検証を分割した際のエラー解析により,我々のアンサンブルアプローチは,ほとんどのモデルと比較して性能が向上したが,InternVL3は依然として最強のスタンドアローンパフォーマーであった。 本研究は,視覚的質問応答におけるモデルの性能向上における,迅速な最適化,連鎖推論,アンサンブルモデリングの有効性を裏付けるものである。

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