来自真实世界分析叙述的图表问答
计算与语言
2025-07-03 v1
摘要
我们提出了一个来自可视化笔记本构建的图表问答（CQA）新数据集。该数据集包含来自真实世界、多视图图表，配以以分析叙述为依托的自然语言问题。与先前基准不同，您的数据反映了生态有效的推理工作流程。对比先进的多模态大型语言模型进行基准测试，发现显著的性能差距，GPT-4.1达到69.3%的准确率，凸显了这种更真实CQA情境的挑战。
引用
@article{arxiv.2507.01627,
title = {Chart Question Answering from Real-World Analytical Narratives},
author = {Maeve Hutchinson and Radu Jianu and Aidan Slingsby and Jo Wood and Pranava Madhyastha},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.01627},
year = {2025}
}
备注
This paper has been accepted to the ACL Student Research Workshop (SRW) 2025