In-Depth and In-Breadth: Pre-training Multimodal Language Models Customized for Comprehensive Chart Understanding

📄 arXiv: 2507.14298v1 📥 PDF

作者: Wan-Cyuan Fan, Yen-Chun Chen, Mengchen Liu, Alexander Jacobson, Lu Yuan, Leonid Sigal

分类: cs.CL, cs.AI, cs.CV

发布日期: 2025-07-18

备注: arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2407.14506

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

ChartScope：预训练多模态语言模型，用于全面图表理解

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

关键词: 图表理解 多模态学习 视觉语言模型 预训练 数据合成

📋 核心要点

  1. 现有方法在图表理解方面存在泛化性不足和缺乏图表数据对齐预训练的问题。
  2. ChartScope通过数据合成和双路径训练策略，提升模型对图表数据细节的捕获和推理能力。
  3. ChartScope在ChartDQA基准测试中表现出色，显著提高了对各种图表类型的理解能力。

📝 摘要（中文）

本文提出ChartScope，一个针对各种图表类型进行深度图表理解而优化的LVLM。现有方法依赖于少量图表类型的配对数据，限制了对广泛图表类型的泛化能力，并且缺乏针对图表数据对齐的预训练，阻碍了模型对底层数据的理解。为此，我们设计了一个高效的数据生成流程，合成了各种图表类型的配对数据。同时，我们提出了一种新颖的双路径训练策略，使模型能够简洁地捕获必要的数据细节，并通过对底层数据进行推理来保持强大的推理能力。此外，我们建立了一个新的基准ChartDQA，用于评估不同级别的问答以及底层数据理解。实验结果表明，ChartScope显著提高了对各种图表类型的理解。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型视觉语言模型（LVLM）在科学图表理解方面取得了一定进展，但主要面临两个问题：一是依赖于有限类型的图表配对数据，导致模型难以泛化到更广泛的图表类型；二是缺乏针对图表数据对齐的预训练，使得模型难以有效理解图表背后的数据信息。这些问题限制了LVLM在图表理解任务中的性能。

核心思路：ChartScope的核心思路是通过大规模合成图表数据进行预训练，并采用双路径训练策略，使模型既能关注图表的细节信息，又能进行有效的推理。通过数据增强来解决数据稀缺问题，通过双路径训练来平衡细节学习和推理能力。

技术框架：ChartScope的整体框架包括三个主要部分：数据生成流程、双路径训练策略和评估基准ChartDQA。数据生成流程负责合成各种类型的图表数据；双路径训练策略用于训练LVLM；ChartDQA用于评估模型的图表理解能力。

关键创新：ChartScope的关键创新在于：1) 高效的数据生成流程，能够合成各种类型的图表数据，解决了数据稀缺问题；2) 双路径训练策略，使模型能够同时关注图表的细节信息和进行有效的推理，提升了模型的图表理解能力。

关键设计：数据生成流程的具体实现细节未知。双路径训练策略的具体实现细节未知。ChartDQA基准测试的具体评估指标未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

ChartScope在ChartDQA基准测试中取得了显著的性能提升，表明其在各种图表类型的理解方面具有优越性。具体的性能数据和提升幅度需要在论文中进一步查找。该结果验证了数据合成和双路径训练策略的有效性。

🎯 应用场景

ChartScope可应用于科学研究、商业分析、金融报告等领域，帮助用户快速理解和分析图表数据，辅助决策制定。该研究的未来影响在于推动LVLM在图表理解方面的应用，并促进人机交互方式的改进。

📄 摘要（原文）

Recent methods for customizing Large Vision Language Models (LVLMs) for domain-specific tasks have shown promising results in scientific chart comprehension. However, existing approaches face two major limitations: First, they rely on paired data from only a few chart types, limiting generalization to wide range of chart types. Secondly, they lack targeted pre-training for chart-data alignment, which hampers the model's understanding of underlying data. In this paper, we introduce ChartScope, an LVLM optimized for in-depth chart comprehension across diverse chart types. We propose an efficient data generation pipeline that synthesizes paired data for a wide range of chart types, along with a novel Dual-Path training strategy that enabling the model to succinctly capture essential data details while preserving robust reasoning capabilities by incorporating reasoning over the underlying data. Lastly, we establish ChartDQA, a new benchmark for evaluating not only question-answering at different levels but also underlying data understanding. Experimental results demonstrate that ChartScope significantly enhances comprehension on a wide range of chart types. The code and data are available at https://davidhalladay.github.io/chartscope_demo.