Visual-TableQA: Open-Domain Benchmark for Reasoning over Table Images

📄 arXiv: 2509.07966v1 📥 PDF

作者: Boammani Aser Lompo, Marc Haraoui

分类: cs.CV, cs.CL

发布日期: 2025-09-09

备注: Work in Progress

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出Visual-TableQA，用于评估和提升视觉语言模型在表格图像上的推理能力。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 表格视觉推理 视觉语言模型 多模态数据集 LLM生成 开放域问答

📋 核心要点

  1. 现有表格视觉推理基准在规模、多样性和推理深度上存在局限性，尤其是在渲染表格图像方面。
  2. 论文提出了一种模块化、可扩展且完全自主的数据集生成流程，利用多个LLM协同工作，生成高质量的表格图像和QA对。
  3. 实验表明，在Visual-TableQA上微调的模型在外部基准测试中表现出强大的泛化能力，优于多个专有模型。

📝 摘要（中文）

本文提出了Visual-TableQA，一个大规模、开放域的多模态数据集，专门用于评估和增强视觉语言模型在复杂表格数据上的视觉推理能力，特别是针对渲染的表格图像。该数据集的生成流程是模块化的、可扩展的且完全自主的，涉及多个推理LLM协同工作，分别担任生成、验证和灵感激发等角色。Visual-TableQA包含2.5k个结构丰富的LaTeX渲染表格和6k个推理密集的QA对，总成本低于100美元。为了促进多样性和创造力，该流程通过跨模型提示（“灵感”）和LLM评审过滤执行多模型协同数据生成。更强的模型为较弱的模型提供布局和主题，共同将多样化的推理模式和视觉结构提炼到数据集中。实验结果表明，在Visual-TableQA上微调的模型能够稳健地泛化到外部基准，优于多个专有模型，尽管该数据集是合成的。完整的流程和资源可在https://github.com/AI-4-Everyone/Visual-TableQA公开获取。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决视觉语言模型在表格图像上进行复杂推理能力不足的问题。现有方法在处理大规模、多样化和推理深度高的表格图像时面临挑战，缺乏足够的数据集进行训练和评估。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）自动生成大规模、高质量的表格图像和相应的问答对。通过多LLM协同工作，模拟人类的推理过程，从而构建一个更具挑战性和代表性的数据集。

技术框架：Visual-TableQA的生成流程包含多个模块：1) 表格布局和内容生成；2) 问题生成；3) 答案生成；4) 数据验证和过滤。多个LLM扮演不同的角色，例如生成器、验证器和灵感提供者。通过跨模型提示，实现不同模型之间的协同，提高数据的多样性和质量。

关键创新：该方法最重要的创新点在于利用多LLM协同生成数据集，模拟了人类在处理表格数据时的推理过程。通过“灵感”机制，让更强的模型引导较弱的模型，从而生成更复杂、更具挑战性的数据。此外，该方法还实现了低成本、可扩展的数据集生成。

关键设计：论文采用LaTeX渲染表格，保证了表格的结构化和可读性。在问题生成阶段，设计了多种问题类型，涵盖了不同的推理深度。使用LLM评审过滤机制，筛选掉质量较低的数据。具体参数设置和网络结构未在摘要中详细说明，属于未知信息。

📊 实验亮点

实验结果表明，在Visual-TableQA上微调的模型在外部基准测试中表现出强大的泛化能力，优于多个专有模型。这表明该数据集能够有效地提升视觉语言模型在表格图像上的推理能力，即使数据集是合成的。

🎯 应用场景

Visual-TableQA数据集可用于训练和评估视觉语言模型在表格理解、数据分析、信息检索等领域的应用。该数据集的构建方法也可以推广到其他结构化数据的视觉推理任务中，例如图表、流程图等。未来，该研究有望推动视觉语言模型在实际场景中的应用，例如智能文档处理、金融分析等。

📄 摘要（原文）

Visual reasoning over structured data such as tables is a critical capability for modern vision-language models (VLMs), yet current benchmarks remain limited in scale, diversity, or reasoning depth, especially when it comes to rendered table images. Addressing this gap, we introduce Visual-TableQA, a large-scale, open-domain multimodal dataset specifically designed to evaluate and enhance visual reasoning over complex tabular data. Our generation pipeline is modular, scalable, and fully autonomous, involving multiple reasoning LLMs collaborating across distinct roles: generation, validation, and inspiration. Visual-TableQA comprises 2.5k richly structured LaTeX-rendered tables and 6k reasoning-intensive QA pairs, all produced at a cost of under USD 100. To promote diversity and creativity, our pipeline performs multi-model collaborative data generation via cross-model prompting ('inspiration') and LLM-jury filtering. Stronger models seed layouts and topics that weaker models elaborate, collectively distilling diverse reasoning patterns and visual structures into the dataset. Empirical results show that models fine-tuned on Visual-TableQA generalize robustly to external benchmarks, outperforming several proprietary models despite the dataset's synthetic nature. The full pipeline and resources are publicly available at https://github.com/AI-4-Everyone/Visual-TableQA.