数据集核心创新 - 提出ECD合成图表数据集 包含10,000+图表和321.5k问答对 规模与多样性超越同类数据集[6][10][12] - 采用模块化五阶段数据合成流水线 涵盖单图生成、多子图组合、视觉多样化等环节 确保数据真实性与复杂性[15][16] - 实现252种子图组合和29种图表类型 覆盖经济学/天文学/医学等25个学科主题 为当前最广覆盖范围[12] 性能表现 - 在6个测试集评估中 ECD训练使开源MLLM模型性能显著提升：LLaVA-Next推理准确率从4.74%升至16.50% Phi-3-Vision平均准确率从31.41%提升至44.40%[17][23] - ECDBench基准测试显示 GPT-4o mini达到最高平均准确率67.24% 显著优于Claude-3.5-Sonnet(55.07%)和GPT-4o(52.90%)[22][23] - 合成数据质量指标突出：最低FID得分表明与真实图表分布最接近 最高像素熵反映更高信息复杂度[13] 技术优势 - 问答对由GPT-4o自动生成并经过置信度过滤 包含描述类与推理类问题 例如差异比较问题(如"数字广告收入差异300M")[10][11] - 多子图组合采用条件顺序生成机制 保证语义一致性 支持2行3列/3行3列等复杂布局[12][16] - 视觉多样化引入Seaborn绘图库 添加注释/阴影/Zoom-in视窗等元素 提升视觉丰富度[16] 行业应用价值 - 解决现有合成数据集风格单一/缺乏真实性/数据模式受限三大痛点 为科研/新闻报道领域提供高真实性图表数据[4] - ECDBench基准包含1,224张图表和2,448对QA 为多模态推理和科学AI助手提供标准化评估体系[21][24] - 显著提升开源MLLM在ChartQA/ReachQA/ChartX等基准测试表现 推动图表自动化生成技术发展[17][25]