ChartHal: A Fine-grained Framework Evaluating Hallucination of Large Vision Language Models in Chart Understanding
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Wang, Xingqi, Cui, Yiming, Yao, Xin, Wang, Shijin, Hu, Guoping, Qin, Xiaoyu |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Evaluating Large Language Models on Multimodal Chemistry Olympiad Exams
di: Cui, Yiming, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cui, Yiming, et al.
Pubblicazione: (2025)
Hal-Eval: A Universal and Fine-grained Hallucination Evaluation Framework for Large Vision Language Models
di: Jiang, Chaoya, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Jiang, Chaoya, et al.
Pubblicazione: (2024)
ChartLens: Fine-grained Visual Attribution in Charts
di: Suri, Manan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Suri, Manan, et al.
Pubblicazione: (2025)
ChartAdapter: Large Vision-Language Model for Chart Summarization
di: Xu, Peixin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xu, Peixin, et al.
Pubblicazione: (2024)
ChartCards: A Chart-Metadata Generation Framework for Multi-Task Chart Understanding
di: Wu, Yifan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wu, Yifan, et al.
Pubblicazione: (2025)
ChartCap: Mitigating Hallucination of Dense Chart Captioning
di: Lim, Junyoung, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lim, Junyoung, et al.
Pubblicazione: (2025)
ChartFI: Benchmarking Faithfulness and Insightfulness of Chart Descriptions from Multimodal Large Language Models
di: Wang, Fen, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wang, Fen, et al.
Pubblicazione: (2026)
ChartInsighter: An Approach for Mitigating Hallucination in Time-series Chart Summary Generation with A Benchmark Dataset
di: Wang, Fen, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Fen, et al.
Pubblicazione: (2025)
ChartEditor: A Reinforcement Learning Framework for Robust Chart Editing
di: Chen, Liangyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Liangyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
ChartInsights: Evaluating Multimodal Large Language Models for Low-Level Chart Question Answering
di: Wu, Yifan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wu, Yifan, et al.
Pubblicazione: (2024)
POLYCHARTQA: Benchmarking Large Vision-Language Models with Multilingual Chart Question Answering
di: Xu, Yichen, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Xu, Yichen, et al.
Pubblicazione: (2025)
ChartCitor: Multi-Agent Framework for Fine-Grained Chart Visual Attribution
di: Goswami, Kanika, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Goswami, Kanika, et al.
Pubblicazione: (2025)
MultiChartQA: Benchmarking Vision-Language Models on Multi-Chart Problems
di: Zhu, Zifeng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhu, Zifeng, et al.
Pubblicazione: (2024)
Do MLLMs Really Understand the Charts?
di: Zhang, Xiao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Xiao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Do LVLMs Understand Charts? Analyzing and Correcting Factual Errors in Chart Captioning
di: Huang, Kung-Hsiang, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Huang, Kung-Hsiang, et al.
Pubblicazione: (2023)
CharXiv: Charting Gaps in Realistic Chart Understanding in Multimodal LLMs
di: Wang, Zirui, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Zirui, et al.
Pubblicazione: (2024)
Self-Ensembling Vision-Language Models for Chart Data Extraction
di: Berkane, Thomas, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Berkane, Thomas, et al.
Pubblicazione: (2026)
Chartographer: Counterfactual Chart Generation for Evaluating Vision-Language Models
di: Jiang, Yifan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Jiang, Yifan, et al.
Pubblicazione: (2026)
ChartGalaxy: A Dataset for Infographic Chart Understanding and Generation
di: Li, Zhen, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Zhen, et al.
Pubblicazione: (2025)
CycleChart: A Unified Consistency-Based Learning Framework for Bidirectional Chart Understanding and Generation
di: Deng, Dazhen, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Deng, Dazhen, et al.
Pubblicazione: (2025)
On the Perception Bottleneck of VLMs for Chart Understanding
di: Liu, Junteng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Junteng, et al.
Pubblicazione: (2025)
MMC: Advancing Multimodal Chart Understanding with Large-scale Instruction Tuning
di: Liu, Fuxiao, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Liu, Fuxiao, et al.
Pubblicazione: (2023)
ChartMuseum: Testing Visual Reasoning Capabilities of Large Vision-Language Models
di: Tang, Liyan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Tang, Liyan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Judging the Judges: Can Large Vision-Language Models Fairly Evaluate Chart Comprehension and Reasoning?
di: Laskar, Md Tahmid Rahman, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Laskar, Md Tahmid Rahman, et al.
Pubblicazione: (2025)
Why Vision Language Models Struggle with Visual Arithmetic? Towards Enhanced Chart and Geometry Understanding
di: Huang, Kung-Hsiang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Huang, Kung-Hsiang, et al.
Pubblicazione: (2025)
Chart-RL: Generalized Chart Comprehension via Reinforcement Learning with Verifiable Rewards
di: Zhang, Xin, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhang, Xin, et al.
Pubblicazione: (2026)
ChartEdit: How Far Are MLLMs From Automating Chart Analysis? Evaluating MLLMs' Capability via Chart Editing
di: Zhao, Xuanle, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhao, Xuanle, et al.
Pubblicazione: (2025)
RealChart2Code: Advancing Chart-to-Code Generation with Real Data and Multi-Task Evaluation
di: Zhang, Jiajun, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhang, Jiajun, et al.
Pubblicazione: (2026)
ChartMoE: Mixture of Diversely Aligned Expert Connector for Chart Understanding
di: Xu, Zhengzhuo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xu, Zhengzhuo, et al.
Pubblicazione: (2024)
ChartEditBench: Evaluating Grounded Multi-Turn Chart Editing in Multimodal Language Models
di: Kapadnis, Manav Nitin, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Kapadnis, Manav Nitin, et al.
Pubblicazione: (2026)
Fine-grained Hallucination Detection and Editing for Language Models
di: Mishra, Abhika, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Mishra, Abhika, et al.
Pubblicazione: (2024)
ChartInstruct: Instruction Tuning for Chart Comprehension and Reasoning
di: Masry, Ahmed, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Masry, Ahmed, et al.
Pubblicazione: (2024)
ChartReasoner: Code-Driven Modality Bridging for Long-Chain Reasoning in Chart Question Answering
di: Jia, Caijun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jia, Caijun, et al.
Pubblicazione: (2025)
ChartNet: A Million-Scale, High-Quality Multimodal Dataset for Robust Chart Understanding
di: Kondic, Jovana, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Kondic, Jovana, et al.
Pubblicazione: (2026)
ChartGaze: Enhancing Chart Understanding in LVLMs with Eye-Tracking Guided Attention Refinement
di: Salamatian, Ali, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Salamatian, Ali, et al.
Pubblicazione: (2025)
MultiHal: Multilingual Dataset for Knowledge-Graph Grounded Evaluation of LLM Hallucinations
di: Lavrinovics, Ernests, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lavrinovics, Ernests, et al.
Pubblicazione: (2025)
MSG-Chart: Multimodal Scene Graph for ChartQA
di: Dai, Yue, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Dai, Yue, et al.
Pubblicazione: (2024)
EFUF: Efficient Fine-grained Unlearning Framework for Mitigating Hallucinations in Multimodal Large Language Models
di: Xing, Shangyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xing, Shangyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
ChartMimic: Evaluating LMM's Cross-Modal Reasoning Capability via Chart-to-Code Generation
di: Yang, Cheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yang, Cheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
On Pre-training of Multimodal Language Models Customized for Chart Understanding
di: Fan, Wan-Cyuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Fan, Wan-Cyuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
Evaluating Large Language Models on Multimodal Chemistry Olympiad Exams
di: Cui, Yiming, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Hal-Eval: A Universal and Fine-grained Hallucination Evaluation Framework for Large Vision Language Models
di: Jiang, Chaoya, et al.
Pubblicazione: (2024) -
ChartLens: Fine-grained Visual Attribution in Charts
di: Suri, Manan, et al.
Pubblicazione: (2025) -
ChartAdapter: Large Vision-Language Model for Chart Summarization
di: Xu, Peixin, et al.
Pubblicazione: (2024) -
ChartCards: A Chart-Metadata Generation Framework for Multi-Task Chart Understanding
di: Wu, Yifan, et al.
Pubblicazione: (2025)