从像素到洞见:大型基础模型时代的自动图表理解综述
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。数据可视化是数据分析中至关重要的一环,自然语言处理中的大型基础模型在图表理解任务中发挥了重要作用。本综述论文全面概述了在大型基础模型背景下图表理解的最新发展、挑战和未来方向,包括问题界定、任务和数据集、建模策略以及性能改进等内容。
研究者构建了一个多模态评估集ChartX,包括18种图表类型、7种图表任务、22个学科领域和高质量的图表数据。他们开发了一个新的视角ChartVLM来处理多模态任务,并在ChartX评估集上评估了该模型。实验证明ChartVLM在图表相关能力上超越了通用的大模型,达到了与GPT-4V可比较的结果。研究者相信这项研究可以为创建更全面的图表评估集和开发更可解释的多模态模型方面的进一步探索铺平道路。