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Modalities:
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Formats:
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Languages:
Japanese
ArXiv:
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Dataset Viewer
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1
line
2022/3期の純利益率は何%か
0.5
2
line
2024/3期の純利益率は2023/3期より何%上がったか?
1.3
15
line
グラフのタイトルは何か
売上高2019年比推移
16
line
23.1Qから24.3Qではどれだけ売上高の数値が上がったか?
25.4
17
line
配当性向が最も低い年は?
2019年
18
line
2021年から2022年の配当性向は何%上がったか?
2.4
19
line
2020年の期末株価はいくらか?
1910円
20
line
2021年から2022年にかけて株価はいくら下がったか?
359円
21
line
ROE(%)が最も低い年は?
2020年
22
line
2021年から2023年のROE(%)の比率の差は何%か
0.7
27
line
縦軸の数値単位は何か。カタカナで記載せよ
パーセント
28
line
赤色と黄色の折れ線グラフの2019年度の比率の差は何%か
44
29
line
専業主婦世帯は1981年と2021年を比べて何万世帯減少したか?
565万世帯
30
line
黄色の折れ線は何を示しているか
専業主婦世帯
33
line
人口が最も低い年は何年か?
2040年
34
line
右の縦軸は何を表しているか
世帯人員
39
line
商業地の価格が最も高い年はいつか
2023年
40
line
青色の折れ線は何を示しているか
住宅地
41
line
2011年の一戸建ての1㎡あたりの工事費はいくら(千円)か?
174
42
line
2017年の一戸建てとマンションの差額はいくら(千円)か?
153
47
line
2015年の世帯年収はいくつ(千円)か
8934
48
line
オレンジ色の折れ線は何を指しているか
世帯年収
49
line
赤の折れ線グラフは何を表しているか
大企業/建設
50
line
大企業/不動産で一番%が低いときは何年何月か
2009年3月
53
line
2024/3期のQ1のセグメント利益はいくら(百万円)か?
579
54
line
2023/3期のセグメント利益のQ1とQ3の差はいくら(百万円)か?
255
55
line
粗利益が最も低かった年は何年か?
2024年
56
line
2021年2Qと2022年3Qの粗利率の差は何%か?
1.8
59
line
青色の折れ線は何を表しているか?
売上高
60
line
2023年9月ごろの客単価はおおよそ何%か?
140
71
line
オレンジ色の線は何を表しているか
D/Eレシオ
72
line
2023年度の自己資本比率は前年度比で増加しているか、減少しているか
減少
73
line
預金利息の値は右軸か左軸かどちらになるか?
右軸
74
line
2020/3から2021/3で預金利息は増加しているか、減少しているか
減少
75
line
黄緑色は何を表しているか
地銀平均
76
line
当行の預金等利回りは2022/3から2023/3にかけて上昇しているか、横ばいか、下降しているか
横ばい
83
line
オレンジ色の点線の凡例は何を表しているか
沖縄商業地
84
line
2024年の沖縄住宅地の変動率はプラス何%か?
5.5
93
line
赤い線の凡例はなにか?
ROE
94
line
24/3期の経常利益率は前年比で上昇しているか、下降しているか
上昇
99
line
最も低い順位をとった年は何年か?
2023年
100
line
2017年から2018年にかけて順位が何位上がったか?
5
107
bar
2022年2Qの売上高はいくら(百万円)か?
1082
108
bar
2023年2Qと3Qの売上高の差はいくら(百万円)か?
146
109
bar
2022年度の地銀平均は何%か?
16
110
bar
2019年度から4年間累計の地銀平均と群馬の比率の差は何%か?
14.1
113
line
オレンジ色の線の凡例はなにか?
連結コア業務純益(投信解約損益除き)ベース
114
line
2014/3期の連結純利益ベースはいくらか
42.58
115
line
利益率が最も低い年は何年何期何Qか?
21年3期1Q
116
line
22/3期1Qと22/3期4Qの利益率の差は何%か?
5.3
137
line
縦軸の最小値はいくつか?
100
138
line
兵庫県で最も成約平均㎡単価が低いのは何年何月か?
20年5月
153
line
折れ線グラフの凡例はなんですか?
アクティブシニア比率
154
line
FY24の3Qのアクティブシニア比率は何%か?
31.5
275
bar
単体が連結の値を上回りだしたのはFYいつからか?
2022
276
bar
FY2023の単体の値(億円)を答えよ。
54
433
bar
人件費と物件費の差の値が最も大きかったのはいつか
2023/9期
434
bar
オレンジ色の項目の凡例は何か?
税金
461
bar
この「市場規模」の棒グラフの単位は何か?
億円
462
bar
2022年3月期の市場規模はいくら(億円)か?
307
463
circle
このグラフの青は何という会社名の割合を示しているか?
ラクス
464
circle
C社の占める割合は何%か?
37
465
circle
このグラフのA社とB社とC社の合計の割合は何%か?
30
466
circle
このグラフのタイトルは何か?
累計導入社数シェア
477
circle
直接受注の比率は何%か?
41
478
circle
構成比の中で3番目に多い事業は?
銀行紹介
481
circle
比率が最も高い資産はどれか?
販売用不動産及び仕掛販売用不動産
482
circle
現金及び預金の比率は何%か?
30
489
circle
当社のCO2排出量の内、45%を占めているのはどれか?
電力
490
circle
「石炭コークス」と「電力」では何パーセントの差があるか?
29
503
bar
2023年の「冷凍食品」と「常温食品」では何億円の差があるか?
133
504
bar
オレンジ色のグラフの凡例はなにか?
常温食品
505
circle
固定金利の割合は何%か
55
506
circle
固定金利と変動金利のどちらの割合が高いか
固定金利
509
bar
グラフ内のオレンジの項目はなにか
Mマート
510
bar
Mマートの2020/1期1Qの数値と2024/1期1Qの数値ではどちらが売り上げが高いか
2024/1期1Q
511
circle
このグラフは何年のものか
2024年
512
circle
黄色の項目は何か
その他
517
circle
海外売上高比率は何%か?
69.4
518
circle
アジアと米州では何パーセントの差があるか?
0.1
529
circle
海外売上高は何億円か?
796
530
circle
アジア州他の売上高は何%下がったか?
1.2
533
circle
灰色の項目は何か
地域金融機関
534
circle
年金は何%か
20.7
543
bar
相談件数は年々増加しているか、減少しているか
増加
544
bar
2024年第1Qと2023年第2Qとで相談件数は何件上昇しているか
26件
553
circle
24/3期の連結売上高はいくら(百万円)か
24098
554
circle
円グラフの割合が少ない項目は何か
コプロテクノロジー
557
circle
23.9期末のグラフ全体の管理戸数は何戸か
22568
558
circle
東海・日立の管理戸数は東京のおよそ何倍か。整数で答えよ
2
561
bar
FY2022の新卒採用数は何人か?
142人
562
bar
FY2023からFY2024にかけて新卒、中途合わせて何人増える計画になるのか?
73人
563
circle
円グラフの青色の数値はいくつか
52.1
564
circle
赤と青の比率の差は何%か
4.2
565
bar
FY23の1Qの従業員数は何人か?
80人
566
bar
FY24の2Qから3Qにかけて何人増えたか?
3人
571
circle
売上高構成比の過半数を占めている項目名を答えよ。
福田組
572
circle
その他の売上高構成比は何%か
25.8
573
bar
福田道路売上の売上高が300億円を下回った年は何年と何年か
2019年と2023年
574
bar
2023年のその他売上の売上高は何億円か。
436
End of preview. Expand in Data Studio

Overview

JAMMEval is a curated benchmark collection for evaluating Vision-Language Models (VLMs) on Japanese Visual Question Answering (VQA) tasks. It is constructed by refining seven existing Japanese VQA evaluation datasets through two rounds of human annotation, with the goal of improving evaluation reliability and quality.

Included Datasets

JAMMEval consists of the following seven refined datasets:

  • CC-OCR-JA-Refined
  • CVQA-JA-Refined
  • Heron-Bench-Refined
  • JA-Multi-Image-VQA-Refined
  • JA-VLM-Bench-Refined
  • JDocQA-Refined
  • JGraphQA-Refined

Each dataset is derived from its original version (without the -Refined suffix) through a systematic refinement process.

Refinement Process

The refinement focuses on addressing key issues found in the original datasets:

  • Ambiguity in questions or answers
  • Incorrect annotated answers
  • Questions solvable without visual input (i.e., not requiring the image)

Through manual inspection and correction, JAMMEval improves the reliability of VLM evaluation, ensuring that tasks genuinely require multimodal understanding.

Dataset Usage

from datasets import load_dataset

ds = load_dataset("secret13/JAMMEval", "Heron-Bench-Refined", split="test")

print(ds)

Example output:

Dataset({
    features: ['original_id', 'image', 'question', 'answer', 'ocr', 'image_name'],
    num_rows: 145
})

License

Each dataset is derived from its original source dataset and is subject to the license terms of the original dataset.

  • CC-OCR
    • MIT
  • CVQA:
    • Note that each question has its own license. All data here is free to use for research purposes, but not every entry is permissible for commercial use.

  • Heron-Bench
    • We have collected images that are either in the public domain or licensed under Creative Commons Attribution 1.0 (CC BY 1.0) or Creative Commons Attribution 2.0 (CC BY 2.0). Please refer to the LICENSE.md file for details on the licenses.

  • JA-Multi-Image-VQA
    • The images in this dataset are sourced from Unsplash and are free to use under the Unsplash License. They cannot be sold without significant modification and cannot be used to replicate similar or competing services. All other parts of this dataset, excluding the images, are licensed under the Apache 2.0 License.
  • JA-VLM-Bench
    • The images in this dataset are sourced from Unsplash and are free to use under the Unsplash License. They cannot be sold without significant modification and cannot be used to replicate similar or competing services.

  • JDocQA
    • JDocQA dataset annotations are distributed under CC BY-SA 4.0. We are delighted to see many derivations from JDocQA! When you create any derivations, e.g., datasets, papers, etc, from JDocQA, please cite our paper accordingly. If your derivations are web-based projects, please cite our paper and include the link to this github page.

  • JGraphQA
    • License information is not clearly specified. Users should verify the original source before use.

⚠️ Since JAMMEval is a collection of datasets with different licenses, users must check the license of each individual dataset and each data entry (if applicable) before use. In particular, some datasets (e.g., CVQA) may include data that is restricted to non-commercial use.

Note on JDocQA-Refined Images

The images included in JDocQA-Refined must be used in compliance with Japanese copyright law:

"Use is permitted only within the scope defined by Article 30-4 of the Japanese Copyright Act."

Users are responsible for ensuring that their use of these images complies with applicable regulations.

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Papers for secret13/JAMMEval