Enhancing Text-to-Chart Retrieval through Synthesized Semantic Insights

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内容提要

本研究提出了一种新方法,解决了文本到图表检索系统无法捕捉图表语义的问题。通过自动合成训练数据,ChartFinder模型的检索表现提升了11.58%。

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关键要点

  • 本研究提出了一种新方法,解决了文本到图表检索系统无法捕捉图表语义的问题。
  • 研究开发了一种自动合成图表层次语义洞察的训练数据流程。
  • 该方法结合了视觉模式、统计属性和实际应用。
  • 基于CLIP的ChartFinder模型在文本到图表检索中的表现显著提升。
  • 相比现有方法,精准查询的表现提高了11.58%。
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