論文の概要: From Data to Insights: Exploring Program-of-Thoughts Prompting for Chart Summarization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.28874v1
• Date: Mon, 25 May 2026 14:26:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-30 02:45:54.943282
• Title: From Data to Insights: Exploring Program-of-Thoughts Prompting for Chart Summarization
• Title（参考訳）: データからインサイトへ - チャート要約のための計画の試行
• Authors: Yutong Qu, Wei Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,従来のチャート・ツー・テーブル方式と比較して,より柔軟な表現を提供する,新しいチャート・ツー・ディクショナリー補助タスクを提案する。 我々の戦略は、意味的および事実的メトリクスをまたいだ既存のチャート要約手法と同等に機能する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.11837279740907
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Charts play a critical role in conveying numerical data insights through structured visual representations. However, semantic visual understanding and numerical reasoning requirements hinder the accurate description of charts, interpreting a challenging task in chart summarization. Despite recent advancements in visual language models (VLMs), approaches lack robust mechanisms for verifying statistical fact correctness and are computationally heavy. To address this gap, this paper explores a strategy of using zero-shot learning to motivate the lightweight VLMs to perform computational reasoning, via Python programs as intermediaries to derive valid summary statistics for chart understanding. Specifically, we introduce a novel chart-to-dictionary auxiliary task, offering a more flexible representation compared to traditional chart-to-table methods, making it particularly well-suited for integration with the Program-of-Thought (PoT) strategy. Experimental results demonstrate our strategy performs on par with existing chart summarization methods across semantic and factual metrics. Code is available on https://anonymous.4open.science/r/ZeroShot-PoT-C2T-5A6B.
• Abstract（参考訳）: チャートは、構造化された視覚表現を通して数値的なデータ洞察を伝える上で重要な役割を果たす。 しかし、意味的な視覚的理解と数値的推論の要求は、チャートの正確な記述を妨げ、チャートの要約において困難なタスクを解釈する。 近年の視覚言語モデル(VLM)の進歩にもかかわらず、統計的事実の正当性を検証するための堅牢なメカニズムが欠如しており、計算的に重くなっている。 このギャップに対処するため,本稿では,ゼロショット学習を用いて軽量なVLMを動機づけて計算推論を行う手法を,Pythonプログラムを仲介者として検討し,チャート理解のための有効な要約統計を導出する。 具体的には,従来のチャート・ツー・テーブル方式よりも柔軟な表現を提供し,特にProgram-of-Thought(PoT)戦略との統合に適していることを示す。 実験の結果,本手法は意味的および実測値にまたがる既存のチャート要約手法と同等に機能することが示された。 コードはhttps://anonymous.4open.science/r/ZeroShot-PoT-C2T-5A6Bで公開されている。

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