ИИ-фреймворк MCTS-Report достиг 77,9 балла в генерации мультимодальных отчётов из таблиц

Автоматическое создание профессиональных мультимодальных отчётов, сочетающих текстовый ...из и визуальные графики, остаётся сложной задачей в области интеллектуального ...иза данных. Существующие методы опираются на фиксированные линейные конвейеры и изолированную обработку подзадач, что мешает совместной оптимизации фактической точности, качества визуализации и связности повествования.

Для решения этой проблемы исследователи предложили фреймворк MCTS-Report, основанный на методе Монте-Карло (Monte Carlo Tree Search, MCTS). Вместо прямого построения отчёта система рассматривает генерацию как последовательный процесс, разбивая его на атомарные действия: планирование структуры глав, определение задач визуализации, создание графиков, организация выводов и редактирование текста. Каждое действие выполняется языковой моделью (LLM) на основе динамических рассуждений с учётом текущего состояния отчёта.

Ключевая особенность MCTS-Report — использование LLM для генерации пошаговых рассуждений и действий в процессе поиска. Траектория рассуждений сохраняется в узлах дерева, что обеспечивает контекстно-зависимое и связное построение отчёта. Для управления поиском применяется многомерная функция награды, которая совместно оценивает согласованность численных фактов (через SQL), качество графиков, соответствие графиков тексту и структурную полноту. Дополнительно введён штраф за повторяющиеся графики и предусмотрена проверка предусловий для отсечения недопустимых действий.

Исследователи также создали бенчмарк MMRBench, включающий реальные таблицы из шести предметных областей. Для каждой таблицы эксперты подготовили эталонные структуры отчётов и проверяемые ключевые выводы, что позволяет объективно оценивать качество генерации.

Эксперименты на MMRBench показали, что MCTS-Report значительно превосходит сильные базовые модели по структурной полноте, числовой точности, согласованности графиков и текста, а также по новизне выводов. Общий балл фреймворка составил 77,9, что подтверждает эффективность предложенного подхода.