論文の概要: DocGenome: An Open Large-scale Scientific Document Benchmark for Training and Testing Multi-modal Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11633v2
- Date: Wed, 11 Sep 2024 11:14:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-12 20:48:06.473566
- Title: DocGenome: An Open Large-scale Scientific Document Benchmark for Training and Testing Multi-modal Large Language Models
- Title（参考訳）: DocGenome: マルチモーダルな大規模言語モデルのトレーニングとテストのためのオープンな大規模科学的ドキュメントベンチマーク
- Authors: Renqiu Xia, Song Mao, Xiangchao Yan, Hongbin Zhou, Bo Zhang, Haoyang Peng, Jiahao Pi, Daocheng Fu, Wenjie Wu, Hancheng Ye, Shiyang Feng, Bin Wang, Chao Xu, Conghui He, Pinlong Cai, Min Dou, Botian Shi, Sheng Zhou, Yongwei Wang, Bin Wang, Junchi Yan, Fei Wu, Yu Qiao,
- Abstract要約: 我々は、arXivオープンアクセスコミュニティの153の分野から500Kの科学文書を注釈付けして構築した構造化文書ベンチマークDocGenomeを提案する。
我々はDocGenomeの利点を実証するために広範な実験を行い、我々のベンチマークで大規模モデルの性能を客観的に評価した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.466265039007816
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Scientific documents record research findings and valuable human knowledge, comprising a vast corpus of high-quality data. Leveraging multi-modality data extracted from these documents and assessing large models' abilities to handle scientific document-oriented tasks is therefore meaningful. Despite promising advancements, large models still perform poorly on multi-page scientific document extraction and understanding tasks, and their capacity to process within-document data formats such as charts and equations remains under-explored. To address these issues, we present DocGenome, a structured document benchmark constructed by annotating 500K scientific documents from 153 disciplines in the arXiv open-access community, using our custom auto-labeling pipeline. DocGenome features four key characteristics: 1) Completeness: It is the first dataset to structure data from all modalities including 13 layout attributes along with their LaTeX source codes. 2) Logicality: It provides 6 logical relationships between different entities within each scientific document. 3) Diversity: It covers various document-oriented tasks, including document classification, visual grounding, document layout detection, document transformation, open-ended single-page QA and multi-page QA. 4) Correctness: It undergoes rigorous quality control checks conducted by a specialized team. We conduct extensive experiments to demonstrate the advantages of DocGenome and objectively evaluate the performance of large models on our benchmark.
- Abstract（参考訳）: 科学文書は、研究結果と貴重な人間の知識を記録し、高品質なデータの膨大なコーパスを構成している。
したがって、これらの文書から抽出したマルチモダリティデータを活用し、科学的文書指向タスクを扱う大規模モデルの能力を評価することは有意義である。
有望な進歩にもかかわらず、大規模モデルは多ページの科学的文書抽出と理解タスクでは依然として不十分であり、グラフや方程式などの文書内データフォーマットを処理する能力は未定のままである。
これらの問題に対処するため,我々は,ArXivオープンアクセスコミュニティの153分野から500Kの学術文書を注釈付けして構築した構造化文書ベンチマークDocGenomeを,当社のカスタム自動ラベルパイプラインを用いて提示した。
DocGenomeには4つの重要な特徴がある。
1) 完全性: LaTeXソースコードとともに13のレイアウト属性を含むすべてのモダリティからデータを構造化する最初のデータセットである。
2)論理性(Logicality):各学術文書内の異なる実体間の6つの論理的関係を提供する。
3)多様性: 文書分類,視覚的基盤化,文書レイアウト検出,文書変換,オープンエンドのシングルページQA,マルチページQAなど,ドキュメント指向のタスクを網羅する。
4) 正確性: 専門チームによる厳格な品質管理チェックを実施する。
我々はDocGenomeの利点を実証するために広範な実験を行い、我々のベンチマークで大規模モデルの性能を客観的に評価した。
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