Vorstellung von FlowLearn: Ein neuer Datensatz für das Verständnis von Flussdiagrammen

Flussdiagramme sind visuelle Werkzeuge, die helfen, komplexe Ideen einfach darzustellen. In diesem Artikel wird der FlowLearn-Datensatz vorgestellt, der Flussdiagramme enthält, die darauf ausgelegt sind, das Verständnis von Computern für diese Diagramme zu verbessern. Der Datensatz hat zwei Hauptteile: einen mit echten wissenschaftlichen Flussdiagrammen und einen mit erfundenen Flussdiagrammen. Der wissenschaftliche Teil umfasst 3.858 Flussdiagramme aus Forschungsarbeiten, und der erfundene Teil enthält 10.000 Flussdiagramme, die von einem speziellen Programm erstellt wurden.

Jedes Flussdiagramm im Datensatz kommt mit Notizen darüber, was gezeigt wird, einschliesslich aller Texte in den Diagrammen und Fragen mit Antworten, die damit zusammenhängen. Auch wenn grosse Modelle, die Vision und Sprache kombinieren, in anderen visuellen Aufgaben gut abgeschnitten haben, wurde ihre Fähigkeit, Flussdiagramme - wichtig für die Wissenschaftskommunikation - zu verstehen, nicht vollständig getestet. Der FlowLearn-Testdatensatz ist dazu gedacht, zu prüfen, wie gut diese Modelle Flussdiagramme verstehen können.

Unsere Studie schaut sich mehrere führende Modelle genau an und sieht, wo sie gut abschneiden und wo sie sich in diesem weniger erforschten Bereich verbessern können. Zum Beispiel war ein Modell, GPT-4V, in der Lage, in 58% der Fälle die Anzahl der Kästchen in simulierten Flussdiagrammen korrekt zu zählen, während ein anderes Modell, Claude, am besten darin war, den Text in den Flussdiagrammen zu lesen, mit einer Genauigkeit von 83%. Allerdings hat kein Modell in jeder Aufgabe am besten abgeschnitten, was zeigt, dass es noch viel Raum für Verbesserungen gibt.

Flussdiagramme helfen, komplexe Prozesse und Ideen in vielen Bereichen zu klären. Diese Diagramme erleichtern das Verständnis und die Weitergabe von Informationen. Für dieses Papier wird ein Flussdiagramm als ein Diagramm definiert, das eine Reihe von Schritten mithilfe von Standard-Symbolen wie Rechtecken für Aktionen und Pfeilen für die Darstellung der Richtung zeigt.

Das Verständnis von Flussdiagrammen, insbesondere in den Bereichen Computer Vision und Sprachmodelle, bleibt ein neues Forschungsgebiet. Aktuelle Ressourcen, die wissenschaftliche Flussdiagramme enthalten, sind begrenzt und bieten oft nur grundlegende Informationen, was es schwierig macht, die Leistung von Modellen vollständig zu beurteilen. Angesichts der Komplexität von Flussdiagrammen, die das Erkennen von Text, die Identifizierung verschiedener Formen und deren Verbindungen sowie das Nachverfolgen der Beziehungen zwischen Elementen umfassen, ist klar, dass wir bessere Ressourcen brauchen.

Unser erster Blick auf 208 Flussdiagramme aus einem anderen Datensatz zeigte enttäuschende Ergebnisse, als sie mit einem Vision-Language-Modell getestet wurden, mit einem niedrigen Wert, der auf ein schlechtes Verständnis hindeutet. Diese niedrige Punktzahl war wahrscheinlich darauf zurückzuführen, dass die Beschriftungen, die mit diesen Flussdiagrammen bereitgestellt wurden, zu kurz oder zu einfach waren. Mit einer durchschnittlichen Beschriftungslänge von nur neun Wörtern ist es für Modelle schwierig, effektiv zu lernen.

Um diese Situation zu verbessern, stellen wir den FlowLearn-Datensatz vor, der darauf abzielt, detailliertere und hilfreichere Informationen zum Verständnis von Flussdiagrammen bereitzustellen. Der wissenschaftliche Teil hat 3.858 Flussdiagramme, die aus Forschungsartikeln gesammelt wurden, mit umfangreicherem Kontext und Text. Der erfundene Teil besteht aus 10.000 Flussdiagrammen, die aus spezifischen Programmieranweisungen erstellt wurden.

Dieser zweite Teil fügt Tiefe hinzu, indem er detaillierte Notizen zu den visuellen Elementen enthält, die eine bessere Bewertung ermöglichen, wie Modelle spezifische Aufgaben erfüllen. Beide Teile kommen auch mit Frage-Antwort-Paaren, um das Training und die Evaluierung weiter zu unterstützen.

Neben der Erstellung eines neuen Datensatzes zur Verbesserung des Verständnisses von Flussdiagrammen analysiert dieses Papier, wie gut die neuesten Modelle beim Interpretieren von Flussdiagrammen abschneiden. Wir fanden signifikante Verbesserungsmöglichkeiten, da kein Modell in allen Aufgaben glänzte. In Aufgaben, die sich auf erfundene Flussdiagramme konzentrierten, führte GPT-4V erneut mit 58% Genauigkeit beim Zählen von Knoten, aber verschiedene Modelle schnitten in unterschiedlichen Bereichen gut ab, was den Bedarf an weiterer Entwicklung verdeutlicht.

Der FlowLearn-Datensatz soll eine bessere Grundlage für zukünftige Forschungen bieten und die visuelle Dateninterpretation sowie das automatisierte Denken über Flussdiagramme verbessern. Diese Arbeit ist zur richtigen Zeit, angesichts der schnellen Fortschritte in den Sprach- und Sichtmodellen.

#Überblick über den FlowLearn-Datensatz

Der FlowLearn-Datensatz bietet zwei Hauptabschnitte: Wissenschaftliche Flussdiagramme und Simulierte Flussdiagramme. Dieser Datensatz umfasst verschiedene Aufgaben, die verwendet werden, um zu bewerten, wie gut Modelle Flussdiagramme verstehen und verarbeiten.

#Wissenschaftlicher Flussdiagramm-Datensatz

Der wissenschaftliche Flussdiagramm-Datensatz enthält Flussdiagramme aus einer Vielzahl von wissenschaftlichen Arbeiten. Um diesen Teil zu erstellen, haben wir 27.000 Forschungsartikel aus einem öffentlichen Repository gesammelt. Mithilfe von Softwaretools haben wir die Abbildungen und Hauptinformationen extrahiert.

Wir haben diese Abbildungen mithilfe spezifischer Schlüsselwörter gefiltert, die oft mit Flussdiagrammen assoziiert werden, wie „Illustration“ und „Flussdiagramm“. Unser Ziel war es, Bilder zu erfassen, die die Struktur des Flussdiagramms klar zeigen. Dieser Aufwand führte zu einer Sammlung von 3.858 Flussdiagrammen aus 2.674 unterschiedlichen Dokumenten.

Jedes Flussdiagramm kommt mit detaillierten Informationen über seine Quelle. Dazu gehören der Titel des Papiers und der Text, der in den Diagrammen erscheint. Wir haben ein Texterkennungstool verwendet, um den gesamten Text in jedem Flussdiagramm zu annotieren, was es uns ermöglicht, verschiedene Aufgaben im Zusammenhang mit dem Verständnis von Flussdiagrammen zu bewerten.

#Simulierte Flussdiagramme

Die erfundenen Flussdiagramme wurden entwickelt, um das Verständnis von Flussdiagrammen über die blosse Beschriftung hinaus zu stärken. Diese Diagramme wurden mit einem Codierungstool erstellt, das einfachen Text in Flussdiagramm-Grafiken umwandelt.

Für diesen Teil haben wir 10.000 Flussdiagramme mit unterschiedlichen Merkmalen generiert, wie der Anzahl der Kästchen und den Arten der Verbindungen zwischen ihnen. Wir haben auch zufällig Farben für den Hintergrund und die Ausrichtung der Flussdiagramme ausgewählt.

Jedes Flussdiagramm enthält Bilder in gängigen Bildformaten und den zugehörigen Code für eine einfachere Manipulation. Detaillierte Anmerkungen identifizieren Elemente innerhalb jedes Flussdiagramms, was eine verbesserte Bewertung ihrer Komponenten ermöglicht.

#Visuelle Frage-Antwort-Technik

Um zu bewerten, wie gut verschiedene Modelle Flussdiagramme erfassen, haben wir massgeschneiderte Fragen für jedes Flussdiagramm im Datensatz erstellt. Wir haben sichergestellt, dass diese Fragen detailliert genug waren, um den Modellen zu helfen, genaue Antworten zu geben.

Häufige Aufgaben in beiden Teilen sind:

• Texterkennung: Modelle fragen, spezifischen Text in einem Flussdiagramm zu finden und zurückzugeben.
• Wahr/Falsch-Fragen: Aussagen im Zusammenhang mit dem Flussdiagramm generieren und überprüfen, ob Modelle diese als wahr oder falsch erkennen.
• Beschreibungstasks: Modelle auffordern, den Inhalt des Flussdiagramms zusammenzufassen.

Der Abschnitt mit simulierten Flussdiagrammen umfasst auch einzigartige Aufgaben wie:

• Erzeugen von Code, der die Struktur des Flussdiagramms beschreibt.
• Zählen der Anzahl von Kästchen und Pfeilen im Flussdiagramm.

#Experimentelles Setup

Dieser Abschnitt beschreibt, wie wir verschiedene Modelle mit dem FlowLearn-Datensatz getestet haben. Wir wollten herausfinden, wie effektiv diese Modelle beim Interpretieren von Flussdiagrammen aus beiden Teilen des Datensatzes sind.

Wir haben Modelle basierend auf ihren Platzierungen aus einem bekannten Bewertungssystem ausgewählt. Einige Modelle haben wir über Programmierschnittstellen (APIs) abgerufen und auch mehrere andere direkt getestet. Unser Ziel war es, Top-Modelle aus verschiedenen Familien einzubeziehen, um eine umfassende Analyse zu gewährleisten.

#Bewertungsmethoden

Um die Leistungen der Modelle zu messen, haben wir Aufgaben in drei Gruppen kategorisiert, jede mit spezifischen Bewertungsmethoden:

• Genauigkeitsaufgaben: Dazu gehören Texterkennungs- und Zählaufgaben, bei denen wir messen, wie oft Modelle richtig antworten.
• Beschreibungstasks: Wir vergleichen die von Modellen erzeugten Beschreibungen mit festgelegten Referenzen, um zu sehen, wie gut sie übereinstimmen.
• Code-Generierungsaufgaben: Hier prüfen wir, ob der generierte Code die Struktur des Flussdiagramms korrekt darstellt.

Für jedes bewertete Modell haben wir verschiedene Punktzahlen berechnet, um ein klares Bild ihrer Fähigkeiten zu präsentieren. Diese Punktzahlen helfen, zu verstehen, wie gut jedes Modell in verschiedenen Aufgaben abschneidet.

#Experimentelle Ergebnisse

In diesem Abschnitt teilen wir die Ergebnisse unserer Tests mit Modellen in verschiedenen Aufgaben innerhalb des FlowLearn-Datensatzes. Jede Aufgabe wurde entworfen, um verschiedene Aspekte der Leistung der Modelle zu bewerten.

#Genauigkeitsaufgaben

Die erste Gruppe betrachtete, wie gut die Modelle direkte Fragen beantworten konnten, die präzise Antworten erforderten. Wir haben mehrere Beobachtungen gemacht:

1. Kein einzelnes bestes Modell: Während Gemini-Pro-Vision insgesamt am besten bei wissenschaftlichen Flussdiagrammen abschnitt, zeigten auch andere Modelle, einschliesslich GPT-4V, in bestimmten Bereichen starke Ergebnisse.
2. Falsche Antworten: Einige Modelle hatten Schwierigkeiten, relevante Antworten auf Wahr/Falsch-Fragen zu geben, was auf Probleme mit ihrem Verständnis hindeutet.
3. Schwierigkeiten beim Zählen: Zählaufgaben waren für die meisten Modelle besonders herausfordernd, was zu niedrigeren Punktzahlen in diesem Bereich führte.

#Beschreibungstasks

Die zweite Gruppe von Aufgaben untersuchte, wie gut die Modelle Flussdiagramme beschreiben konnten. Wir fanden heraus, dass:

1. Viele Modelle gut darin waren, logische Beschreibungen zu liefern, aber oft Fehler in den Details machten.
2. Modelle in der Regel besser abschnitten, wenn sie einfachere Flussdiagramme beschrieben.
3. Längere Beschreibungen tendenziell mehr Fehler aufwiesen.

#Mermaid-Code-Aufgaben

Die letzte Gruppe bewertete die Fähigkeiten der Modelle, Flussdiagramme in Code umzuwandeln. Diese Aufgaben zeigten Herausforderungen, mit denen die Modelle konfrontiert waren:

• Viele Modelle hatten Schwierigkeiten, korrekten Code zu produzieren.
• Probleme beim Erkennen der genauen Elemente von Flussdiagrammen führten zu schlechten Leistungen.

#Zukünftige Arbeiten

Diese Studie identifizierte mehrere Bereiche zur Erweiterung des FlowLearn-Datensatzes, um zukünftige Forschungen besser zu unterstützen:

1. Verbesserungen des Trainingssets: Wir müssen Wahr/Falsch-Aussagen für die Trainingsbeispiele erstellen, nicht nur für Tests, um das Lernen der Modelle zu stärken.
2. Erhöhung der Datensatzgrösse: Die Sammlung von wissenschaftlichen Flussdiagrammen über das aktuelle Limit hinaus zu erweitern, würde das Training der Modelle verbessern.
3. Verbesserungen der Beschreibungen: Mehr beschreibenden Text aus Dokumenten zu extrahieren, könnte einen reichhaltigeren Kontext für die Bewertung von Modellbeschreibungen bieten.

#Fazit

Zusammenfassend haben wir den FlowLearn-Datensatz vorgestellt und bewertet, der darauf abzielt, das Verständnis von Modellen für Flussdiagramme zu verbessern. Unsere Tests deckten verschiedene Aufgaben ab und zeigten sowohl Stärken als auch Schwächen in der Leistung der Modelle auf. Während Modelle in grundlegenden Aufgaben wie dem Lesen von Text vielversprechend abschnitten, hatten sie Schwierigkeiten mit komplexeren Anforderungen wie dem Generieren von Code.

Diese Arbeit hebt eine signifikante Lücke in den aktuellen Ressourcen hervor, die auf das Verständnis von Flussdiagrammen zugeschnitten sind. Indem wir detaillierte Anmerkungen für Flussdiagramme bereitstellen und Modelle herausfordern, sie besser zu verstehen, hoffen wir, wertvolle Werkzeuge für zukünftige Forschung und Entwicklung im Bereich des visuellen Denkens und der Auffassung beizutragen.