MultiChartQA: Benchmarking Vision-Language Models on Multi-Chart Problems

📄 arXiv: 2410.14179v2 📥 PDF

作者: Zifeng Zhu, Mengzhao Jia, Zhihan Zhang, Lang Li, Meng Jiang

分类: cs.CL, cs.CV

发布日期: 2024-10-18 (更新: 2025-02-09)

备注: NAACL 2025, 19 pages, 10 figures

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出MultiChartQA基准，评估视觉语言模型在多图表推理中的能力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多图表问答 视觉语言模型 多模态学习 基准数据集 图表理解

📋 核心要点

  1. 现有图表理解基准主要关注单图表，缺乏对多图表场景下多跳推理能力的评估。
  2. MultiChartQA基准旨在评估MLLM在多图表场景下的直接问答、并行问答、比较推理和顺序推理能力。
  3. 实验结果表明，现有MLLM在MultiChartQA基准上与人类水平存在显著差距，表明多图表理解仍具挑战。

📝 摘要（中文）

多模态大型语言模型(MLLM)在各种任务中表现出令人印象深刻的能力，包括视觉问答和图表理解。然而，现有的图表相关任务基准在捕捉真实世界多图表场景的复杂性方面存在不足。目前的基准主要集中于单图表任务，忽略了从多个图表中提取和整合信息所需的多跳推理，这在实际应用中至关重要。为了填补这一空白，我们引入了MultiChartQA，这是一个基准，用于评估MLLM在四个关键领域的能力：直接问答、并行问答、比较推理和顺序推理。我们对各种MLLM的评估揭示了与人类相比存在的显著性能差距。这些结果突出了多图表理解方面的挑战，以及MultiChartQA在推动该领域进步方面的潜力。我们的代码和数据可在https://github.com/Zivenzhu/Multi-chart-QA获取。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决现有视觉语言模型在多图表理解任务中表现不足的问题。现有方法主要集中于单图表问答，忽略了实际应用中常见的需要跨多个图表进行信息提取和整合的多跳推理场景。因此，现有方法无法有效评估模型在复杂多图表环境下的推理能力。

核心思路：论文的核心思路是构建一个专门用于评估多图表问答能力的基准数据集MultiChartQA。该数据集包含多种类型的多图表问题，涵盖直接问答、并行问答、比较推理和顺序推理等多种推理模式，从而全面评估模型在多图表场景下的理解和推理能力。

技术框架：MultiChartQA基准的构建主要包含数据收集和问题生成两个阶段。数据收集阶段收集了各种类型的图表数据，包括柱状图、折线图、饼图等。问题生成阶段则根据图表数据生成不同类型的多图表问题，并对问题进行标注，确保问题的正确性和难度。该基准提供了一套完整的评估指标，用于衡量模型在不同类型问题上的表现。

关键创新：MultiChartQA的关键创新在于其专注于多图表问答任务，并设计了涵盖多种推理模式的问题类型。与现有单图表基准相比，MultiChartQA更贴近实际应用场景，能够更全面地评估模型在复杂多图表环境下的理解和推理能力。此外，该基准还提供了详细的标注和评估指标，方便研究人员进行模型评估和比较。

关键设计：MultiChartQA基准在问题设计上考虑了多种因素，包括问题的难度、推理的复杂度以及问题的多样性。为了保证问题的难度，数据集包含需要跨多个图表进行信息整合的问题。为了增加推理的复杂度，数据集包含需要进行比较推理和顺序推理的问题。为了保证问题的多样性，数据集包含不同类型的图表和不同类型的问题。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，现有MLLM在MultiChartQA基准上的表现远低于人类水平，突显了多图表理解的挑战性。例如，在比较推理和顺序推理等复杂问题上，MLLM的准确率显著低于人类。这些结果表明，现有模型在多图表信息整合和推理方面仍有很大的提升空间。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于商业智能、金融分析、科学研究等领域，帮助用户从大量图表数据中快速提取关键信息，进行决策支持。未来，该基准可以促进多模态大模型在复杂数据分析任务中的应用，提升人机交互的效率和智能化水平。

📄 摘要（原文）

Multimodal Large Language Models (MLLMs) have demonstrated impressive abilities across various tasks, including visual question answering and chart comprehension, yet existing benchmarks for chart-related tasks fall short in capturing the complexity of real-world multi-chart scenarios. Current benchmarks primarily focus on single-chart tasks, neglecting the multi-hop reasoning required to extract and integrate information from multiple charts, which is essential in practical applications. To fill this gap, we introduce MultiChartQA, a benchmark that evaluates MLLMs' capabilities in four key areas: direct question answering, parallel question answering, comparative reasoning, and sequential reasoning. Our evaluation of a wide range of MLLMs reveals significant performance gaps compared to humans. These results highlight the challenges in multi-chart comprehension and the potential of MultiChartQA to drive advancements in this field. Our code and data are available at https://github.com/Zivenzhu/Multi-chart-QA