浙江大学 发布 Chart-HQA 数据集, 应用在 自然语言处理、图表理解 领域

浙江大学 本次发布的数据集 Chart-HQA, Chart-HQA是一个由浙江大学和阿里巴巴集团合作构建的挑战性基准数据集，旨在评估大规模语言模型在图表假设性问题的理解和推理能力。该数据集通过人类与AI的互动合成方法HAI生成，包含2173个假设性问题，覆盖了多种图表类型，并具有900个指令提案和4种答案类型，为模型提供了丰富的多样性挑战。

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