연구팀이 차트 이해 데이터MFM 챌린지 트랙 2에서 1위를 차지했어요. 차트 이미지에서 구조화된 차트 데이터를 복구하고 사실에 기반한 자연어 요약을 생성하는 것이 목표였어요.
ChartLens는 구조화된 데이터 추출의 신뢰성을 높이는 SAVC와 요약 생성 시 중요한 텍스트 및 숫자 증거를 보존하는 TRSR의 이중 분기 프레임워크예요.
최종 시스템은 테스트 세트에서 69.10의 점수를 기록하며 정확한 차트 이해 능력을 입증했어요. 코드 GitHub에서 공개될 예정이에요.