Fugu-MT 論文翻訳(概要): Anagent For Enhancing Scientific Table & Figure Analysis

論文の概要: Anagent For Enhancing Scientific Table & Figure Analysis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.10081v2
Date: Thu, 12 Feb 2026 02:51:40 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-02-13 14:31:53.451942
Title: Anagent For Enhancing Scientific Table & Figure Analysis
Title（参考訳）: 科学表と図形分析の強化のためのアナジェント
Authors: Xuehang Guo, Zhiyong Lu, Tom Hope, Qingyun Wang,
Abstract要約: アナジェント(Anagent)は、4つの特殊エージェントを通して科学的テーブルとフィギュア解析を強化するためのフレームワークである。 Anagentは170のドメインを持つ9つの広いドメインで大幅に改善されている。タスク指向推論と文脈認識問題解決は,高品質な科学表と図形解析に不可欠であることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.604302149501557
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In scientific research, analysis requires accurately interpreting complex multimodal knowledge, integrating evidence from different sources, and drawing inferences grounded in domain-specific knowledge. However, current artificial intelligence (AI) systems struggle to consistently demonstrate such capabilities. The complexity and variability of scientific tables and figures, combined with heterogeneous structures and long-context requirements, pose fundamental obstacles to scientific table \& figure analysis. To quantify these challenges, we introduce AnaBench, a large-scale benchmark featuring $63,178$ instances from nine scientific domains, systematically categorized along seven complexity dimensions. To tackle these challenges, we propose Anagent, a multi-agent framework for enhanced scientific table \& figure analysis through four specialized agents: Planner decomposes tasks into actionable subtasks, Expert retrieves task-specific information through targeted tool execution, Solver synthesizes information to generate coherent analysis, and Critic performs iterative refinement through five-dimensional quality assessment. We further develop modular training strategies that leverage supervised finetuning and specialized reinforcement learning to optimize individual capabilities while maintaining effective collaboration. Comprehensive evaluation across 9 broad domains with 170 subdomains demonstrates that Anagent achieves substantial improvements, up to $\uparrow 13.43\%$ in training-free settings and $\uparrow 42.12\%$ with finetuning, while revealing that task-oriented reasoning and context-aware problem-solving are essential for high-quality scientific table \& figure analysis. Our project page: https://xhguo7.github.io/Anagent/.
Abstract（参考訳）: 科学的研究において、分析は複雑なマルチモーダル知識の正確な解釈、異なる情報源からの証拠の統合、ドメイン固有の知識に基づく推論の描画を必要とする。しかし、現在の人工知能(AI)システムは、そのような能力を一貫して示すのに苦労している。科学的テーブルとフィギュアの複雑さと変動性は、異質な構造や長いコンテキストの要求と相まって、科学的なテーブル \&フィギュア解析に根本的な障害を生じさせる。これらの課題を定量化するために、AnaBenchを紹介した。AnaBenchは、9つの科学領域から63,178ドルのインスタンスを特徴付ける大規模なベンチマークで、7つの複雑性次元に沿って体系的に分類する。これらの課題に対処するために、Anagentは4つの特殊エージェントによる科学テーブルの強化のためのマルチエージェントフレームワークである:プランナーはタスクを実行可能なサブタスクに分解し、エキスパートはターゲットツールの実行を通じてタスク固有の情報を検索し、Solverは情報を合成してコヒーレントな分析を生成し、Criticは5次元品質評価を通じて反復的改善を行う。さらに、教師付き微調整と特殊強化学習を活用して、効果的なコラボレーションを維持しつつ、個々の能力を最適化するモジュラートレーニング戦略を開発します。 170のサブドメインを持つ9つの広いドメインにわたる包括的な評価は、Anagentがトレーニング不要な設定で$\uparrow 13.43\%$、微調整で$\uparrow 42.12\%$までの大幅な改善を達成していることを示している。私たちのプロジェクトページは、https://xhguo7.github.io/Anagent/です。

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