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- ChartThinker: A Contextual Chain-of-Thought Approach to Optimized Chart Summarization [32.2]
本研究は,各チャートに包括的チャートキャプチャペアと微調整命令の大規模データセットを構築した。 本稿では,思考の連鎖に基づいて深い分析を合成する,革新的なチャート要約手法であるChartThinkerを提案する。 キュレートされたデータセットに基づいて、トレーニングされたモデルは、チャートの要約タスクにおいて、常に優れたパフォーマンスを示します。
論文 参考訳（メタデータ） (Sun, 17 Mar 2024 14:49:09 GMT)
- チャート要約データセットChart-Sum-QAとチャート要約のモデルChartThinkerの提案。OCR併用の方が性能が高いのが気になるのと、GPT-4Vのような最新モデルを使った場合の結果が知りたいところ。
- リポジトリはAnonymized Repository – Anonymous GitHub (4open.science)