ChartNetは、MITがIBMリサーチおよび他の機関と共同で2026年に公開した、大規模かつ高品質なマルチモーダルデータセットです。関連する研究論文は以下のとおりです。 ChartNet：堅牢なチャート理解のための、100万件規模の高品質マルチモーダルデータセットこの手法は、幾何学的視覚パターン、構造化された数値、およびテキスト記述の統合推論における既存モデルの欠点を克服することを目的としており、グラフ理解、クロスモーダル推論、および視覚言語モデルのトレーニングと評価に広く用いられている。 このデータセットには、420万個の合成チャートサンプル、94,643個の手動で検証されたチャートサンプル、および30,000個の実世界のチャートが含まれており、24種類のチャートタイプと6種類のプロットライブラリを網羅しています。

データセットの構成

• 420万件の合成チャートサンプル
• 手動で検証されたチャートの例は94,643件です。
• 2,000件の手動検証済み評価サンプル
• 3万点の実際のシーン図
• 24種類のグラフ
• 6種類の描画ライブラリ

ガイドライン

• コア、推論、人間による検証、グラウンデッドQA、および完全な推論の各サブセットは、データ利用可能性に関する通知に準拠しており、商用開発または展開に使用することはできません。
• core_permissive サブセットの遵守 cdla-permissive-2.0 プロトコル