ChartSumm：自动图表摘要的全面基准测试，包括长摘要和短摘要。

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ChartSumm: A Comprehensive Benchmark for Automatic Chart Summarization
of Long and Short Summaries

解决问题：该论文旨在解决自动图表摘要的问题，即将图表数据以自然语言形式准确地呈现给用户，特别是对于视觉障碍人士来说，这是一种有效的工具。同时，该论文提出了一个名为ChartSumm的大规模基准数据集，以用于生成短摘要和长摘要。这是否是一个新问题？这是一个当前正在研究的问题，但是该论文提供了一个新的数据集和基准模型。

关键思路：该论文的关键思路是提供一个大规模的基准数据集，以用于训练模型并进行评估。通过对强基线模型的广泛实验，论文发现这些模型虽然在各种自动评估指标中获得了不错的分数，但它们经常面临幻觉问题、错过重要的数据点以及对图表中复杂趋势的错误解释。相比当前领域的研究状况，该论文的思路在于提供了一个全面的基准数据集，并强调了自动图表摘要的挑战性。

其他亮点：该论文的数据集ChartSumm是一个大规模的数据集，包含了84363个图表及其元数据和描述，覆盖了各种主题和图表类型。论文还探讨了使用自动翻译工具将ChartSumm扩展到其他语言的潜力。该论文的实验设计合理，使用了强基线模型，并提供了开源代码。该论文的研究值得进一步深入研究，以解决自动图表摘要中的挑战性问题。

关于作者：Raian Rahman等几位作者来自孟加拉国Khulna大学和东南大学。他们的代表作包括“Automatic Text Summarization Using Machine Learning Techniques”和“An Improved Hybrid Model for Text Summarization”.

相关研究：近期其他相关的研究包括“Learning to Generate Natural Language Descriptions of Charts Using Multimodal Neural Networks”（作者：Rui Zhang等，机构：加州大学伯克利分校）和“Neural Chart Captioning”（作者：Dong Wang等，机构：华中科技大学）。

论文摘要：本文介绍了一个名为ChartSumm的大规模基准数据集，包括84363个图表及其元数据和描述，涵盖了广泛的主题和图表类型，以生成短和长的摘要。自动图表到文本摘要是为视觉障碍人士提供精确的表格数据自然语言解释的有效工具。本文的实验结果表明，即使基于数据驱动的模型在各种自动评估指标上取得了不错的得分，它们仍然存在一些问题，例如产生幻觉、遗漏重要数据点以及对图表中复杂趋势的解释不正确。此外，作者还探讨了使用自动翻译工具将ChartSumm扩展到其他语言的潜力。这使得我们的数据集成为未来研究的一个具有挑战性的基准。

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