MultimodalLLMを用いた適応的階層分割と段階的統合による

フローチャートやER図のようなダイアグラムの構造認識では，ノードは形状・大きさが多様で局所的に密集する一方，エッジは図全体にまたがる長距離の接続経路を含むため，局所的な詳細理解と大域的な接続関係の把握を同時に行うことが求められる．このような異なるスケールの情報が混在することが，MultimodalLLMでの単一視点での認識を困難にしている．本研究では，ノード密度とエッジの配置に応じて領域を柔軟に分割する「適応的階層分割」と，分割で切断された長距離エッジや重複ノードを階層的に復元する「段階的統合」を提案し，GPT-5.1およびGPT-4oによる評価を通じて，分割戦略と認識戦略の組み合わせがダイアグラム構造認識性能に与える影響を分析する．