ChartNet est un ensemble de données multimodales de grande envergure et de haute qualité, publié en 2026 par le MIT en collaboration avec IBM Research et d'autres institutions. Les articles de recherche associés sont les suivants : ChartNet : un ensemble de données multimodales de haute qualité à l’échelle du million d’éléments pour une compréhension robuste des graphiquesIl vise à remédier aux lacunes des modèles existants en matière de raisonnement conjoint sur des motifs visuels géométriques, des valeurs numériques structurées et des descriptions textuelles, et est largement utilisé dans la formation et l'évaluation de la compréhension des graphes, du raisonnement intermodal et des modèles de langage visuel. Cet ensemble de données contient 4,2 millions d'échantillons de graphiques synthétiques, 94 643 échantillons de graphiques vérifiés manuellement et 30 000 graphiques réels, couvrant 24 types de graphiques et 6 bibliothèques de traçage.

Composition de l'ensemble de données

• 4,2 millions d'échantillons de graphiques synthétiques
• 94 643 exemples de graphiques vérifiés manuellement
• 2 000 échantillons d'évaluation vérifiés manuellement
• 30 000 graphiques de scènes réelles
• 24 types de graphiques
• 6 types de bibliothèques de dessin

Lignes directrices

• Les sous-ensembles de base, de raisonnement, de vérification humaine, d'assurance qualité fondée sur les données et de raisonnement complet sont conformes aux avis de disponibilité des données et ne peuvent pas être utilisés pour le développement ou le déploiement commercial.
• adhésion au sous-ensemble permissif du noyau cdla-permissif-2.0 protocole