Chart-to-text

displayName: Chart-to-text
license:
- GPL-3.0
paperUrl: https://arxiv.org/pdf/2203.06486v3.pdf
publishDate: "2022"
publishUrl: https://github.com/vis-nlp/chart-to-text
publisher:
- Nanyang Technological University
- York University
- Salesforce Research Asia
tags:
- Text
- Chart

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# 数据集介绍
## 简介
Chart-to-text 是一个大规模的基准测试，有两个数据集，共有 44,096 个图表，涵盖了广泛的主题和图表类型。
## 引文
```
@article{kanthara2022chart,
title={Chart-to-Text: A Large-Scale Benchmark for Chart Summarization},
author={Kanthara, Shankar and Leong, Rixie Tiffany Ko and Lin, Xiang and Masry, Ahmed and Thakkar, Megh and Hoque, Enamul and Joty, Shafiq},
journal={arXiv preprint arXiv:2203.06486},
year={2022}
}
```

## Download dataset
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displayName: 图表转文本（Chart-to-text）
许可证: GPL-3.0 许可证
论文链接: https://arxiv.org/pdf/2203.06486v3.pdf
发布日期: 2022年
项目主页: https://github.com/vis-nlp/chart-to-text
发布机构: 南洋理工大学（Nanyang Technological University）、约克大学（York University）、Salesforce Research Asia
标签: 文本、图表

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# 数据集介绍
## 简介
图表转文本（Chart-to-text）是一款大规模基准数据集，包含两个子数据集，总计44096个图表，覆盖多元主题与多样图表类型。
## 引文

@article{kanthara2022chart,
title={Chart-to-Text: A Large-Scale Benchmark for Chart Summarization},
author={Kanthara, Shankar and Leong, Rixie Tiffany Ko and Lin, Xiang and Masry, Ahmed and Thakkar, Megh and Hoque, Enamul and Joty, Shafiq},
journal={arXiv preprint arXiv:2203.06486},
year={2022}
}

## 下载数据集
:modelscope-code[]{type="git"}