ChartQA#
概述#
ChartQA 是一个用于评估模型在图表和数据可视化上问答能力的基准测试。它考察模型对各类图表(包括柱状图、折线图和饼图)的视觉推理与逻辑理解能力。
任务描述#
任务类型:图表问答(Chart Question Answering)
输入:图表图像 + 自然语言问题
输出:单个单词或数值答案
领域:数据可视化、视觉推理、数值推理
主要特点#
涵盖多种图表类型(柱状图、折线图、饼图、散点图)
包含人工编写和自动生成的测试问题
要求理解图表结构和数据关系
同时测试视觉信息提取与逻辑推理能力
问题难度从简单数据查询到复杂推理不等
评估说明#
默认使用 test 数据划分,包含两个子集:
human_test:人工编写的问题augmented_test:自动生成的问题
主要指标:Relaxed Accuracy(允许答案存在微小差异)
答案格式应为 "ANSWER: [ANSWER]"
数值答案允许存在舍入误差范围内的差异
属性#
属性 |
值 |
|---|---|
基准测试名称 |
|
数据集ID |
|
论文 |
N/A |
标签 |
|
指标 |
|
默认示例数 |
0-shot |
评估划分 |
|
数据统计#
指标 |
值 |
|---|---|
总样本数 |
2,500 |
提示词长度(平均) |
224.33 字符 |
提示词长度(最小/最大) |
178 / 352 字符 |
各子集统计:
子集 |
样本数 |
提示词平均长度 |
提示词最小长度 |
提示词最大长度 |
|---|---|---|---|---|
|
1,250 |
220.17 |
178 |
352 |
|
1,250 |
228.49 |
186 |
293 |
图像统计:
指标 |
值 |
|---|---|
图像总数 |
2,500 |
每样本图像数 |
最小: 1, 最大: 1, 平均: 1 |
分辨率范围 |
184x326 - 800x1796 |
格式 |
png |
样例示例#
子集: human_test
{
"input": [
{
"id": "c75439e0",
"content": [
{
"text": "\nHow many food item is shown in the bar graph?\n\nThe last line of your response should be of the form \"ANSWER: [ANSWER]\" (without quotes) where [ANSWER] is the a single word answer or number to the problem.\n"
},
{
"image": "[BASE64_IMAGE: png, ~42.9KB]"
}
]
}
],
"target": "14",
"id": 0,
"group_id": 0,
"subset_key": "human_test"
}
提示模板#
提示模板:
{question}
The last line of your response should be of the form "ANSWER: [ANSWER]" (without quotes) where [ANSWER] is the a single word answer or number to the problem.
使用方法#
使用 CLI#
evalscope eval \
--model YOUR_MODEL \
--api-url OPENAI_API_COMPAT_URL \
--api-key EMPTY_TOKEN \
--datasets chartqa \
--limit 10 # 正式评估时请删除此行
使用 Python#
from evalscope import run_task
from evalscope.config import TaskConfig
task_cfg = TaskConfig(
model='YOUR_MODEL',
api_url='OPENAI_API_COMPAT_URL',
api_key='EMPTY_TOKEN',
datasets=['chartqa'],
dataset_args={
'chartqa': {
# subset_list: ['human_test', 'augmented_test'] # 可选,用于评估特定子集
}
},
limit=10, # 正式评估时请删除此行
)
run_task(task_cfg=task_cfg)