Chart GPT：探索图表与自然语言处理的交叉点

介绍

在自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）领域，近年来图神经网络（Graph Neural Network, GNN）被广泛地应用于实现各种任务。然而，对于图表领域，这种方法的应用还不够充分。

为了让计算机能够理解图表，图数据库（Graph Database）近年来就开始崭露头角。在保证数据源的准确性和完整性的情况下，这种方法能够优化实现与图表相关的问题的解决效率。

在此基础上，Chart GPT这种结合了图神经网络和图数据库的模型，应运而生。在什么情况下我们需要用Chart GPT来处理图表呢？我们下面从几个角度来探究。

图表识别

在图表处理之前，我们首先要做的是图表识别。也就是说，要能够正确识别出一张图片中哪些部分是图表，哪些部分是文字。

对于一张包含表格及文字的图像，目前常用的处理方法是使用自然语言处理技术来提取其中的文字信息，并且使用数据的结构信息来提取出其中的表格信息。

而现在基于深度学习的方法，我们直接把问题转化为一个图像分类问题，即使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network）来直接识别哪些区域是表格区域。当然，这个过程需要大量的数据来进行训练，往往需要对训练数据进行手动标注。

图表转化

当我们识别出一张图片中的表格以后，就可以对表格进行转化并使用NLP方法来处理表格中的数据。

表格转化时，我们尝试将查找的表格数据转化为结构化数据。例如，将Excel中的表格转化为key-value对（也就是关系对）。同样的，我们使用图图处理器（G² Processor）来处理关系对，然后将结果作为图存储在图数据库中。

在实际应用中，我们可以利用这些结构化数据来进行各种操作，例如图表的增删、检索等操作。

结语

Chart GPT的应用，是让自然语言处理技术与图表数据处理领域紧密相连的一个重要方式。它通过结合各种不同领域的技术，提高了图表的处理能力。

当然，这种方法也面临着许多的挑战，如如何外推规则和模型、如何结合数据分析的管道等等。这些问题都需要我们在后续的研究中不断探索，以期得到更加准确、高效的处理技术。