نقدم دراسة شاملة لمهمة الإجابة على الأسئلة المرئية المتعلقة بالرسوم البيانية (QA)، لمعالجة التحديات التي تواجه فهم واستخراج البيانات من الرسوم البيانية داخل الوثائق. رغم الجهود المبذولة لحل هذه المشكلة باستخدام الرسوم البيانية الصناعية، فإن الحلول محدودة بسبب نقص البيانات الحقيقية المصحوبة بالشروح. لسد هذا الفجوة، نقدم مقاييس وقاعدة بيانات لمهمة الإجابة على الأسئلة المرئية المتعلقة بالرسوم البيانية على الرسوم الحقيقية، مما يوفر تحليلًا منهجيًا للمهمة وتaxonomy جديدًا لإنشاء أسئلة الرسوم البيانية القائمة على القوالب. يتضمن إسهامنا تقديم نوع إجابة جديد هو "القائمة" (list)، بنسختيه المرتبة وغير المرتبة. أجريت دراستنا على قاعدة بيانات حقيقية للرسوم البيانية من الأدبيات العلمية، والتي تظهر تعقيدًا بصريًا أعلى مقارنة بالأعمال الأخرى. نركز على أسئلة الإجابة القائمة على القوالب وكيف يمكن أن تكون معيارًا لتقييم قدرات النماذج في المنطق الأولي (first-order logic). توفر نتائج تجاربنا، التي أجريت على مجموعة بيانات خارج التوزيع الحقيقية، تقييمًا صلبًا للنماذج المدربة بشكل مسبق على نطاق واسع وتعزز مجال الإجابة على الأسئلة المرئية المتعلقة بالرسوم البيانية والتحقق من المنطق الرسمي للشبكات العصبية بشكل عام.