論文の概要: Survey on Question Answering over Visually Rich Documents: Methods, Challenges, and Trends

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.02235v1
• Date: Sat, 04 Jan 2025 08:45:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-07 16:36:50.992212
• Title: Survey on Question Answering over Visually Rich Documents: Methods, Challenges, and Trends
• Title（参考訳）: ビジュアライズドキュメンテーションに関する質問応答調査:方法,課題,動向
• Authors: Camille Barboule, Benjamin Piwowarski, Yoan Chabot,
• Abstract要約: Visuallyrich Document Understanding (VrDU)にLarge Language Models (LLM)を使用すると、理解と生成の両方を必要とするタスクのパフォーマンスが大幅に向上する。 この調査では、LLMs関数によって強化されたVrDUモデルがどのように説明され、VrD機能をLLMに統合し、重要な課題を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.748855120786274
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Using Large Language Models (LLMs) for Visually-rich Document Understanding (VrDU) has significantly improved performance on tasks requiring both comprehension and generation, such as question answering, albeit introducing new challenges. This survey explains how VrDU models enhanced by LLMs function, covering methods for integrating VrD features into LLMs and highlighting key challenges.
• Abstract（参考訳）: Visuallyrich Document Understanding (VrDU)にLarge Language Models (LLM)を使用すると、質問応答や新しい課題の導入など、理解と生成の両方を必要とするタスクのパフォーマンスが大幅に向上する。 この調査では、LLMs関数によって強化されたVrDUモデルがどのように説明され、VrD機能をLLMに統合し、重要な課題を強調している。

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