本研究では、OneChartと呼ばれる新しいチャート情報抽出モデルを提案している。OneChartは、自己回帰型の主要部分と、数値部分の予測精度を高めるための補助トークンおよび追加デコーダから構成される。
具体的には以下の特徴がある:
実験の結果、OneChartは従来手法と比べて構造抽出の精度が大幅に向上し、特に数値アノテーションのないチャートの抽出精度が19.1%から29.4%改善された。また、OneChartとLLaVAモデルを組み合わせることで、ChartQAベンチマークの正答率が32.6%向上した。
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Belangrijkste Inzichten Gedestilleerd Uit
by Jinyue Chen,... om arxiv.org 04-16-2024
https://arxiv.org/pdf/2404.09987.pdfDiepere vragen