כתבה
arXiv cs.AI ·
ERUnderstand: הערכת מודלי Vision-Language על ER Diagrams המאורגנים
ERUnderstand: Evaluating Vision-Language Models on Structured ER Diagrams
ERUnderstand הוא הבנצ'מרק הראשון להבנה מבוקרת של ER diagrams. הוא כולל 2,960 ER diagrams שנאספו ממקורות חינוכיים, סכמות עולם אמיתיות ודוגמאות סינתטיות.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2607.24707v1 Announce Type: new Abstract: Entity-Relationship Diagrams (ERDs) are central to conceptual database design, yet they are typically available only as rendered images rather than machine-readable schemas, limiting AI-assisted database engineering. We introduce ERUnderstand, the first large-scale benchmark for structured understanding of ER diagrams, comprising 2,960 diagrams collected from curated educational sources, real-world schemas, and synthetically generated examples spanning diverse domains, notations, complexity levels, and Extended Entity-Relationship (EER) constructs. Each diagram is paired with a standardized machine-readable representation for fine-grained evaluation of schema elements. Evaluating state-of-the-art Vision-Language Models (VLMs), we find that wh
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית