MMTBENCH: A Unified Benchmark for Complex Multimodal Table Reasoning

📄 arXiv: 2505.21771v1 📥 PDF

作者: Prasham Yatinkumar Titiya, Jainil Trivedi, Chitta Baral, Vivek Gupta

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-05-27

💡 一句话要点

MMTBENCH：用于复杂多模态表格推理的统一基准测试

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

关键词: 多模态学习 表格推理 视觉语言模型 基准测试 知识图谱

📋 核心要点

  1. 现有视觉语言模型在处理真实世界复杂多模态表格推理任务时，性能表现不足，存在显著差距。
  2. 论文构建了包含多种表格类型和推理类型的MMTBENCH基准，旨在促进视觉和语言处理的更紧密集成。
  3. 实验结果表明，现有模型在视觉推理和多步推理问题上存在明显缺陷，亟需改进模型架构。

📝 摘要（中文）

多模态表格，即整合了半结构化数据与图表、地图等视觉元素的表格，在现实世界中无处不在，但它们对当前的视觉语言模型(VLM)提出了巨大的挑战。尽管大型语言模型(LLM)和VLM在文本和图像理解方面表现出了强大的能力，但它们在复杂、真实世界的多模态表格推理方面的性能仍未被探索。为了弥补这一差距，我们推出了MMTBENCH(多模态表格基准测试)，该基准测试包含500个来自不同真实世界来源的多模态表格，总共有4021个问答对。MMTBENCH问题涵盖四种问题类型(显式、隐式、答案提及和基于视觉)，五种推理类型(数学、极值识别、事实验证、基于视觉和其他)和八种表格类型(单/多实体、带有实体的地图和图表、单/多图表、地图和可视化)。对所有类型的最先进模型进行广泛评估，揭示了巨大的性能差距，尤其是在需要基于视觉的推理和多步推理的问题上。这些发现表明，迫切需要改进架构，以更紧密地整合视觉和语言处理。通过提供一个具有挑战性的、高质量的资源，反映了现实世界任务的复杂性，MMTBENCH强调了其作为未来多模态表格研究资源的价值。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决现有视觉语言模型在处理真实世界复杂多模态表格推理任务时表现不足的问题。现有方法难以有效整合表格中的文本信息和视觉元素，尤其是在需要视觉推理和多步推理的场景下，性能瓶颈明显。

核心思路：论文的核心思路是通过构建一个高质量、多样化的多模态表格基准测试集MMTBENCH，来系统地评估和诊断现有模型的不足，并推动未来模型架构的改进，从而更有效地处理复杂的多模态表格推理任务。

技术框架：MMTBENCH基准测试集包含500个真实世界的多模态表格，涵盖了多种表格类型（单/多实体、带有实体的地图和图表、单/多图表、地图和可视化）和推理类型（数学、极值识别、事实验证、基于视觉和其他）。每个表格都配有多个问答对，问题类型包括显式、隐式、答案提及和基于视觉。

关键创新：MMTBENCH的关键创新在于其真实性和复杂性。它不是人工合成的数据集，而是从真实世界中收集的，因此更贴近实际应用场景。此外，MMTBENCH涵盖了多种表格类型和推理类型，能够更全面地评估模型的性能。

关键设计：MMTBENCH的设计考虑了多种因素，包括表格的多样性、问题的复杂性和答案的准确性。为了保证数据集的质量，论文作者对数据进行了严格的清洗和标注。此外，论文还提供了一套评估指标，用于衡量模型在不同类型问题上的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文对现有最先进模型在MMTBENCH上进行了广泛评估，结果表明，这些模型在视觉推理和多步推理问题上的性能存在显著差距。具体而言，在基于视觉的问题上，模型的准确率远低于其他类型的问题，这表明现有模型在视觉和语言信息的融合方面仍有很大的提升空间。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于数据分析、商业智能、信息检索等领域。例如，可以帮助用户从包含图表和地图的报告中提取关键信息，辅助决策。未来，更强大的多模态表格推理模型有望实现自动化报告生成、智能数据可视化等功能，极大地提升工作效率。

📄 摘要（原文）

Multimodal tables those that integrate semi structured data with visual elements such as charts and maps are ubiquitous across real world domains, yet they pose a formidable challenge to current vision language models (VLMs). While Large Language models (LLMs) and VLMs have demonstrated strong capabilities in text and image understanding, their performance on complex, real world multimodal table reasoning remains unexplored. To bridge this gap, we introduce MMTBENCH (Multimodal Table Benchmark), a benchmark consisting of 500 real world multimodal tables drawn from diverse real world sources, with a total of 4021 question answer pairs. MMTBENCH questions cover four question types (Explicit, Implicit, Answer Mention, and Visual Based), five reasoning types (Mathematical, Extrema Identification, Fact Verification, Vision Based, and Others), and eight table types (Single/Multiple Entity, Maps and Charts with Entities, Single/Multiple Charts, Maps, and Visualizations). Extensive evaluation of state of the art models on all types reveals substantial performance gaps, particularly on questions requiring visual-based reasoning and multi-step inference. These findings show the urgent need for improved architectures that more tightly integrate vision and language processing. By providing a challenging, high-quality resource that mirrors the complexity of real-world tasks, MMTBENCH underscores its value as a resource for future research on multimodal tables.