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HuggingAI

2024-03-20 08:41

在大型基础模型盛行的时代，这篇综述文章带领我们探索从原始像素出发，深入理解自动图表解析的历程。 图表形式的数据可视化是数据分析的关键一环，助力洞见挖掘和决策制定。近年来，得益于大型基础模型的发展，自动图表理解技术实现了显著飞跃。像LLMs这样的基础模型已彻底变革了多种NLP任务，并正逐渐渗透至图表理解任务中。本文通过全面梳理，介绍了在基础模型框架下图表理解领域的最新进展、挑战以及未来发展趋势。开篇便对图表理解的概念进行了界定，明确了问题表述，并阐述了深入探究该领域所需的基础构件。接下来，在任务与数据集章节中，我们涉猎了图表理解内部的不同任务类型，详细讨论了其评估标准及图表与文本输入资源。随后，文章探讨了涵盖分类和生成两类方法的建模策略，以及提升图表理解效能的工具增强技术。同时，我们也评析了各任务目前的尖端表现，并就如何进一步优化性能展开探讨。文章特别设立章节专论挑战与未来展望，聚焦于特定领域图表的理解难题、评估工作的不足以及面向智能体场景的应用局限性。这份综述旨在为借助大型基础模型推进图表理解的未来研究提供宝贵启示与导向，文中引用的相关研究及其不断涌现的新成果将持续在以下网址更新：[GitHub - khuangaf/Awesome-Chart-Understanding: A c...](https://github.com/khuangaf/Awesome-Chart-Understanding "GitHub - khuangaf/Awesome-Chart-Understanding: A c...")。 原文链接:[\[2403.12027\] From Pixels to Insights: A Survey on ...](https://arxiv.org/abs/2403.12027 "[2403.12027] From Pixels to Insights: A Survey on ...") #arXiv论文# #LLM应用# #数据可视化#

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arXiv论文

LLM应用

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arXiv论文

LLM应用

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在大型基础模型盛行的时代，这篇综述文章带领我们探索从原始像素出发，深入理解自动图表解析的历程。 图表形式的数据可视化是数据分析的关键一环，助力洞见挖掘和决策制定。近年来，得益于大型基础模型的发展，自动图表理解技术实现了显著飞跃。像LLMs这样的基础模型已彻底变革了多种NLP任务，并正逐渐渗透至图表理解任务中。本文通过全面梳理，介绍了在基础模型框架下图表理解领域的最新进展、挑战以及未来发展趋势。开篇便对图表理解的概念进行了界定，明确了问题表述，并阐述了深入探究该领域所需的基础构件。接下来，在任务与数据集章节中，我们涉猎了图表理解内部的不同任务类型，详细讨论了其评估标准及图表与文本输入资源。随后，文章探讨了涵盖分类和生成两类方法的建模策略，以及提升图表理解效能的工具增强技术。同时，我们也评析了各任务目前的尖端表现，并就如何进一步优化性能展开探讨。文章特别设立章节专论挑战与未来展望，聚焦于特定领域图表的理解难题、评估工作的不足以及面向智能体场景的应用局限性。这份综述旨在为借助大型基础模型推进图表理解的未来研究提供宝贵启示与导向，文中引用的相关研究及其不断涌现的新成果将持续在以下网址更新：[GitHub - khuangaf/Awesome-Chart-Understanding: A c...](https://github.com/khuangaf/Awesome-Chart-Understanding "GitHub - khuangaf/Awesome-Chart-Understanding: A c...")。 原文链接:[\[2403.12027\] From Pixels to Insights: A Survey on ...](https://arxiv.org/abs/2403.12027 "[2403.12027] From Pixels to Insights: A Survey on ...") #arXiv论文# #LLM应用# #数据可视化#

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