論文の概要: RADAR: A Reasoning-Guided Attribution Framework for Explainable Visual Data Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.16850v1
• Date: Sat, 23 Aug 2025 00:42:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-26 18:43:45.211539
• Title: RADAR: A Reasoning-Guided Attribution Framework for Explainable Visual Data Analysis
• Title（参考訳）: RADAR: 説明可能なビジュアルデータ分析のための推論ガイドによる属性フレームワーク
• Authors: Anku Rani, Aparna Garimella, Apoorv Saxena, Balaji Vasan Srinivasan, Paul Pu Liang,
• Abstract要約: MLLM(Multimodal Large Language Models)は、自動視覚データ分析のための有望な機能を提供する。 しかし、視覚的データのどの部分が結論を知らせるかを可視化することができない。 MLLMの能力を評価するための第一歩を踏み出します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.42273691073023
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Data visualizations like charts are fundamental tools for quantitative analysis and decision-making across fields, requiring accurate interpretation and mathematical reasoning. The emergence of Multimodal Large Language Models (MLLMs) offers promising capabilities for automated visual data analysis, such as processing charts, answering questions, and generating summaries. However, they provide no visibility into which parts of the visual data informed their conclusions; this black-box nature poses significant challenges to real-world trust and adoption. In this paper, we take the first major step towards evaluating and enhancing the capabilities of MLLMs to attribute their reasoning process by highlighting the specific regions in charts and graphs that justify model answers. To this end, we contribute RADAR, a semi-automatic approach to obtain a benchmark dataset comprising 17,819 diverse samples with charts, questions, reasoning steps, and attribution annotations. We also introduce a method that provides attribution for chart-based mathematical reasoning. Experimental results demonstrate that our reasoning-guided approach improves attribution accuracy by 15% compared to baseline methods, and enhanced attribution capabilities translate to stronger answer generation, achieving an average BERTScore of $\sim$ 0.90, indicating high alignment with ground truth responses. This advancement represents a significant step toward more interpretable and trustworthy chart analysis systems, enabling users to verify and understand model decisions through reasoning and attribution.
• Abstract（参考訳）: チャートのようなデータの視覚化は、フィールドをまたいだ定量的分析と意思決定の基本的なツールであり、正確な解釈と数学的推論を必要とする。 MLLM(Multimodal Large Language Models)の出現は、グラフの処理、質問への回答、要約の生成など、視覚データの自動分析に有望な機能を提供する。 このブラックボックスの性質は、現実世界の信頼と採用に重大な課題をもたらす。 本稿では,MLLMの能力を評価するための最初の大きな一歩として,モデル回答を正当化するグラフやグラフの特定の領域を強調することにより,それらの推論過程を評価・拡張する。 この目的のために、RADARは17,819の多様なサンプル、チャート、質問、推論ステップ、帰属アノテーションからなるベンチマークデータセットを半自動で取得する手法である。 また,グラフに基づく数学的推論に寄与する手法を提案する。 実験結果から,提案手法はベースライン手法と比較して帰属精度を15%向上し,帰属能力の向上は回答生成の強化に寄与し,平均BERTScoreが0.90$\sim$となることが示唆された。 この進歩は、より解釈可能で信頼性の高いチャート分析システムへの重要な一歩であり、ユーザーは推論と帰属を通じてモデル決定を検証し理解することができる。

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