ChartLlama项目中ChartQA评估脚本的技术解析

ChartLlama项目中ChartQA评估脚本的技术解析

【免费下载链接】ChartLlama-code 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ch/ChartLlama-code

评估脚本的核心功能

ChartLlama项目中的ChartQA评估脚本主要用于计算模型在图表问答任务上的准确率。该脚本实现了论文中提到的"relaxed accuracy"（宽松准确率）计算方法，能够对数值型答案和文本型答案采用不同的评判标准。

评估逻辑详解

评估脚本主要包含以下几个关键部分：

1. 数据加载：脚本接受预测结果文件和真实标签文件作为输入，要求两者长度一致。

2. 答案提取：脚本支持多种格式的预测结果，包括：

   • 包含'text'字段的预测
   • 包含'answer'字段的预测
   • 包含'output'字段的预测

3. 数值答案处理：对于数值型答案，脚本采用±5%的容错范围：

   if (num_pred < num_gt * 1.05) and (num_pred > num_gt*0.95):
       res_flag.append(True)
   

4. 文本答案处理：对于非数值答案，直接进行字符串精确匹配（转换为小写后比较）。

5. 结果输出：脚本会输出整体准确率，并保存详细的评估结果，包括：

   • 每个样本的预测是否正确
   • 预测值和真实值的对比
   • 错误样本的ID列表

使用建议

在实际使用评估脚本时，开发者需要注意以下几点：

1. 模型输出格式：确保模型的输出格式与脚本支持的格式一致，或者根据需要修改脚本中的答案提取逻辑。

2. 提示工程：为提高评估效果，建议在问题末尾添加"Answer the question using a single word or phrase."这样的提示，引导模型给出简洁答案。

3. LoRA模块检查：如果模型不遵循指令，需要检查LoRA模块是否正确加载，原始模型可能不具备良好的指令跟随能力。

4. 评估结果分析：脚本生成的wrong_.json文件可以帮助开发者分析模型在哪些样本上表现不佳，便于针对性改进。

技术实现细节

评估脚本使用Python实现，主要依赖json库处理数据。其核心优势在于：

1. 同时支持数值和文本答案的评估
2. 对数值答案采用宽松评判标准，更符合实际应用场景
3. 提供详细的评估结果输出，便于后续分析

该评估方法已被证明能有效衡量模型在图表问答任务上的性能，为ChartLlama等视觉语言模型的研究提供了可靠的评估工具。

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