LongDocURL：中科院联合阿里推出的多模态长文档基准测试

LongDocURL简介

LongDocURL是由中国科学院自动化研究所的MAIS团队联合阿里巴巴集团旗下的淘宝及天猫集团共同开发的一项综合性多模态长文档基准测试。该基准测试首次整合了长文档理解、数值推理和跨元素定位三大任务类别，涵盖了20个子任务，旨在全面评估和提升大型视觉语言模型在处理复杂文档元素、长文本上下文和多样化任务方面的能力。通过半自动化流程构建，LongDocURL收集并生成了超过33,000页文档的2,325个高质量问答对，为文档理解领域的研究提供了宝贵的资源。

LongDocURL主要功能

1. 综合性任务覆盖：LongDocURL整合了长文档理解、数值推理和跨元素定位三个主要任务类别，覆盖了文档处理的多个方面。
2. 多模态数据处理：能够处理包含文本、图表和图像等多种元素的长文档，提供对复杂文档元素的综合分析。
3. 大规模数据集构建：通过半自动化流程生成了超过33,000页文档的2,325个高质量问答对，为模型训练和评估提供了大量数据。
4. 模型性能评估：对开源和闭源的大型视觉语言模型（LVLMs）进行综合评估，揭示模型在文档理解方面的关键性能差距。
5. 细粒度任务划分：将主要任务进一步细分为20个子任务，基于不同的主要任务和答案证据进行分类，支持更精细的评估。

LongDocURL技术原理

1. 半自动化构建流程：开发了一个包含提取与过滤、问答生成、自动化验证和人工验证四个模块的半自动化构建流程，以高效组装评估数据集。
2. 多步骤迭代查询：在问答生成阶段，使用先进模型（如GPT-4o）通过多步骤迭代查询过程生成问答对和证据源。
3. 质量控制：通过自动化和人工验证模块确保生成内容的质量，包括任务相关性、格式正确性和忠实性验证。
4. 跨页信息处理：能够处理跨多页文档的信息，评估模型在长文档中的上下文理解能力。
5. 结构化信息保留：在处理PDF文档时，使用工具如PyMuPDF和Docmind提取文本和布局信息，并保留表格等结构化信息，以支持模型更好地理解文档内容。
6. 模型评估协议：实施了一个三阶段的评估协议，包括响应生成、答案提取和评分计算，以适应不同格式的答案。
7. 输入范式设计：针对长文档处理，设计了图像输入的裁剪和合并范式，以及文本输入的不同处理方式，以探索最优的输入格式。
8. 细粒度结果分析：提供了基于文档来源、任务类别、文档元素和证据页面的细粒度结果分析，以深入理解模型性能。

LongDocURL应用场景

1. 智能文档分析：LongDocURL可以应用于自动化的文档内容分析，帮助企业快速提取和理解大量文档中的关键信息。
2. 学术研究：在学术领域，该基准测试可用于评估和比较不同文档理解模型的性能，推动相关研究的发展。
3. 法律文档审查：在法律行业，LongDocURL能够帮助律师和法律助理快速定位和理解案件相关的文档证据。
4. 医疗记录管理：在医疗领域，该技术可以用于处理和分析患者的病历记录，提取重要的医疗信息，辅助诊断。
5. 金融报告解析：金融行业可以利用LongDocURL解析年度报告、财务报表等文档，提取关键的财务数据和趋势分析。
6. 政府文档处理：政府机构可以应用LongDocURL处理大量的政策文件、法规条文等，以提高政策传达和执行的效率。

LongDocURL项目入口

• 项目地址：https://longdocurl.github.io/
• Github仓库：https://github.com/dengc2023/LongDocURL
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2412.18424