論文の概要: MindBench: A Comprehensive Benchmark for Mind Map Structure Recognition and Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.02842v1
• Date: Wed, 3 Jul 2024 06:39:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-04 15:25:09.611937
• Title: MindBench: A Comprehensive Benchmark for Mind Map Structure Recognition and Analysis
• Title（参考訳）: MindBench:マインドマップの構造認識と分析のための総合ベンチマーク
• Authors: Lei Chen, Feng Yan, Yujie Zhong, Shaoxiang Chen, Zequn Jie, Lin Ma,
• Abstract要約: 文書分析にMindBenchという新しいベンチマークを導入する。 これには、厳密に構築されたバイリンガル認証または合成画像、詳細なアノテーション、評価指標、ベースラインモデルが含まれる。 これらのタスクには、完全パース、部分パース、位置関連パース、構造化された視覚質問応答(VQA)、位置関連VQAが含まれる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.31073435549237
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multimodal Large Language Models (MLLM) have made significant progress in the field of document analysis. Despite this, existing benchmarks typically focus only on extracting text and simple layout information, neglecting the complex interactions between elements in structured documents such as mind maps and flowcharts. To address this issue, we introduce the new benchmark named MindBench, which not only includes meticulously constructed bilingual authentic or synthetic images, detailed annotations, evaluation metrics and baseline models, but also specifically designs five types of structured understanding and parsing tasks. These tasks include full parsing, partial parsing, position-related parsing, structured Visual Question Answering (VQA), and position-related VQA, covering key areas such as text recognition, spatial awareness, relationship discernment, and structured parsing. Extensive experimental results demonstrate the substantial potential and significant room for improvement in current models' ability to handle structured document information. We anticipate that the launch of MindBench will significantly advance research and application development in structured document analysis technology. MindBench is available at: https://miasanlei.github.io/MindBench.github.io/.
• Abstract（参考訳）: MLLM(Multimodal Large Language Models)は文書解析の分野で大きな進歩を遂げている。 それにもかかわらず、既存のベンチマークはテキストと単純なレイアウト情報のみを抽出することに重点を置いており、マインドマップやフローチャートのような構造化ドキュメントの要素間の複雑な相互作用を無視している。 この問題に対処するために、MindBenchという新しいベンチマークを導入する。これは、厳密に構築されたバイリンガル認証や合成画像、詳細なアノテーション、評価指標、ベースラインモデルを含むだけでなく、5種類の構造化理解および解析タスクを設計する。 これらのタスクには、完全解析、部分解析、位置関連解析、構造化された視覚質問回答(VQA)、および位置関連VQAが含まれ、テキスト認識、空間認識、関係識別、構造化解析などの重要な領域をカバーする。 大規模な実験結果から、構造化文書情報を扱う現在のモデルの能力を改善するための大きな可能性と重要な余地が示される。 我々は、MindBenchのローンチが構造化文書分析技術の研究開発を著しく前進させることを期待している。 MindBench は以下の https://miasanlei.github.io/MindBench.github.io/ で利用可能である。

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