論文の概要: Beyond Description: A Multimodal Agent Framework for Insightful Chart Summarization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.18731v1
• Date: Sat, 21 Feb 2026 06:17:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-24 17:42:02.269282
• Title: Beyond Description: A Multimodal Agent Framework for Insightful Chart Summarization
• Title（参考訳）: Beyond Description: 洞察力のあるチャート要約のためのマルチモーダルエージェントフレームワーク
• Authors: Yuhang Bai, Yujuan Ding, Shanru Lin, Wenqi Fan,
• Abstract要約: 本稿では,グラフ画像から直接深い洞察を明らかにするためのマルチエージェント・フレームワークを提案する。 適切なベンチマークの欠如を克服するため、我々はChartSummInsightsを紹介した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.33134893463544
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Chart summarization is crucial for enhancing data accessibility and the efficient consumption of information. However, existing methods, including those with Multimodal Large Language Models (MLLMs), primarily focus on low-level data descriptions and often fail to capture the deeper insights which are the fundamental purpose of data visualization. To address this challenge, we propose Chart Insight Agent Flow, a plan-and-execute multi-agent framework effectively leveraging the perceptual and reasoning capabilities of MLLMs to uncover profound insights directly from chart images. Furthermore, to overcome the lack of suitable benchmarks, we introduce ChartSummInsights, a new dataset featuring a diverse collection of real-world charts paired with high-quality, insightful summaries authored by human data analysis experts. Experimental results demonstrate that our method significantly improves the performance of MLLMs on the chart summarization task, producing summaries with deep and diverse insights.
• Abstract（参考訳）: チャートの要約は、データのアクセシビリティを高め、情報の効率的な消費を促進するために重要である。 しかし、MLLM(Multimodal Large Language Models)を含む既存の手法は、主に低レベルなデータ記述に焦点を当てており、データ視覚化の基本的な目的である深い洞察を捉えるのに失敗することが多い。 この課題に対処するために,MLLMの知覚と推論能力を効果的に活用し,チャート画像から直接深い洞察を明らかにする多エージェントフレームワークであるChart Insight Agent Flowを提案する。 さらに、適切なベンチマークの欠如を克服するために、人間のデータ分析の専門家によって書かれた高品質で洞察に富んだ要約と組み合わせた、さまざまな現実世界のチャートのコレクションを特徴とする新しいデータセットであるChartSummInsightsを紹介します。 実験結果から,本手法はチャート要約タスクにおけるMLLMの性能を著しく改善し,深い洞察と多様な洞察を持つ要約を生成することが示された。

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