연구진은 차트 이미지에서 표 데이터 추출 정확도를 높이는 자체 앙상블 방식의 비전-언어 모델(VLM)을 제안했어요. 새로운 벤치마크인 WB-ChartExtract는 기존 벤치마크보다 데이터 포인트가 7배 많고 스타일 변동성이 커서 모델 성능 개선 여지가 큽니다. 제안 방식은 VLM에서 여러 표 결과를 샘플링하여 개별 셀 수준에서 결합하고, 불확실성 추정을 통해 추출 신뢰도를 평가합니다.