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ChartArena:跨语言、场景与格式的图表解析基准测试
原始标题:ChartArena: Benchmarking Chart Parsing across Languages, Scenarios, and Formats
内容摘要
ChartArena 是一个旨在系统评估图表解析模型的双语基准测试。它覆盖了八种图表家族(包括数字图表与流程图等结构),并针对数字渲染、打印照片和手绘照片三种场景进行评估。数据集采用人机协作标注流程,并设计了格式无关的评估协议,将不同模型输出映射到标准化语义空间进行评分。对26个多模态大语言模型的评估显示,前沿闭源模型如Gemini 3.1 Pro领先,开源系统正快速追赶;文档解析模型在数字图表上表现尚可,但在图表结构上明显不足;专业解析器仍局限于特定图表类型。雷达图和手绘场景对所有模型都尤其具有挑战性。
内容分类AI 论文与研究
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信息来源HuggingFace Daily Papers(社区热门论文)
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