論文の概要: ChartDiff: A Large-Scale Benchmark for Comprehending Pairs of Charts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.28902v1
• Date: Mon, 30 Mar 2026 18:29:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-01 15:25:02.663739
• Title: ChartDiff: A Large-Scale Benchmark for Comprehending Pairs of Charts
• Title（参考訳）: ChartDiff: グラフのペアを補完する大規模ベンチマーク
• Authors: Rongtian Ye,
• Abstract要約: クロスチャート比較要約のための最初の大規模ベンチマークであるChartDiffを紹介する。 ChartDiffは、さまざまなデータソース、チャートタイプ、ビジュアルスタイルにまたがる8,541のチャートペアで構成されている。 ChartDiffを用いて、汎用、チャート特化、パイプラインベースモデルを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.22843885788439797
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Charts are central to analytical reasoning, yet existing benchmarks for chart understanding focus almost exclusively on single-chart interpretation rather than comparative reasoning across multiple charts. To address this gap, we introduce ChartDiff, the first large-scale benchmark for cross-chart comparative summarization. ChartDiff consists of 8,541 chart pairs spanning diverse data sources, chart types, and visual styles, each annotated with LLM-generated and human-verified summaries describing differences in trends, fluctuations, and anomalies. Using ChartDiff, we evaluate general-purpose, chart-specialized, and pipeline-based models. Our results show that frontier general-purpose models achieve the highest GPT-based quality, while specialized and pipeline-based methods obtain higher ROUGE scores but lower human-aligned evaluation, revealing a clear mismatch between lexical overlap and actual summary quality. We further find that multi-series charts remain challenging across model families, whereas strong end-to-end models are relatively robust to differences in plotting libraries. Overall, our findings demonstrate that comparative chart reasoning remains a significant challenge for current vision-language models and position ChartDiff as a new benchmark for advancing research on multi-chart understanding.
• Abstract（参考訳）: チャートは分析的推論の中心であるが、チャート理解のための既存のベンチマークは、複数のチャートにまたがる比較推論よりも、ほとんどシングルチャートの解釈に重点を置いている。 このギャップに対処するため、我々は、クロスチャート比較要約のための最初の大規模ベンチマークであるChartDiffを紹介する。 ChartDiffは、さまざまなデータソース、チャートタイプ、視覚スタイルにまたがる8,541のチャートからなる。 ChartDiffを用いて、汎用、チャート特化、パイプラインベースモデルを評価する。 以上の結果から,フロンティア汎用モデルは高いGPTベースの品質を達成する一方,特殊なパイプラインベース手法は高いROUGEスコアを得るが,人間によるアライメント評価は低く,語彙重なりと実際の要約品質との間には明確なミスマッチがあることが判明した。 さらに、モデルファミリ間のマルチシリーズチャートは依然として困難であり、一方、強力なエンドツーエンドモデルはプロットライブラリの違いに対して比較的堅牢である。 以上の結果から,従来の視覚言語モデルでは比較チャート推論が依然として重要な課題であり,マルチチャート理解研究の進展のための新たなベンチマークとしてChartDiffが位置づけられていることが示唆された。

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