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nielsr
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# ChartX & ChartVLM
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<img src="https://github.com/UniModal4Reasoning/ChartVLM/blob/main/assets/ChartX-logo.png?raw=true" height="40%">
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所提出的ChartX有两个主要贡献：
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- (1) 为了全面评价目前多模态大模型在图表领域的能力，ChartX包含了多模态（图片，代码，CSV统计数据，文本描述），多任务（感知，图表信息提取，图表问答，图表描述，图表总结，图表重新渲染等），多学科（包含22个大类学科）的42K个高质量数据，并且我们验证了目前很多多模态大模型在ChartX评测集上的全面性能（包括，图表结构化信息提取，图表类别识别，图表转CSV Table，图表问答，图表洞察，图表重新渲染等任务）。
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pipeline_tag: image-text-to-text
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# ChartX & ChartVLM
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<img src="https://github.com/UniModal4Reasoning/ChartVLM/blob/main/assets/ChartX-logo.png?raw=true" height="40%">
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Paper: [ChartX & ChartVLM: A Versatile Benchmark and Foundation Model for Complicated Chart Reasoning](https://huggingface.co/papers/2402.12185)
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所提出的ChartX有两个主要贡献：
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- (1) 为了全面评价目前多模态大模型在图表领域的能力，ChartX包含了多模态（图片，代码，CSV统计数据，文本描述），多任务（感知，图表信息提取，图表问答，图表描述，图表总结，图表重新渲染等），多学科（包含22个大类学科）的42K个高质量数据，并且我们验证了目前很多多模态大模型在ChartX评测集上的全面性能（包括，图表结构化信息提取，图表类别识别，图表转CSV Table，图表问答，图表洞察，图表重新渲染等任务）。
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