論文の概要: Reasoning-OCR: Can Large Multimodal Models Solve Complex Logical Reasoning Problems from OCR Cues?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.12766v1
• Date: Mon, 19 May 2025 06:45:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-20 14:57:11.450266
• Title: Reasoning-OCR: Can Large Multimodal Models Solve Complex Logical Reasoning Problems from OCR Cues?
• Title（参考訳）: 推論-OCR:大規模マルチモーダルモデルでは、OCRキューから複雑な論理推論問題を解けるか?
• Authors: Haibin He, Maoyuan Ye, Jing Zhang, Xiantao Cai, Juhua Liu, Bo Du, Dacheng Tao,
• Abstract要約: Reasoning-OCRは、リッチビジュアルテキストから抽出できるキューに基づいて複雑な推論問題を解決するためにLMMに挑戦する。 我々の評価は、異なる理由付けの課題において、プロプライエタリでオープンソースのLMMにいくつかの洞察を与えます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.35232225256968
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Multimodal Models (LMMs) have become increasingly versatile, accompanied by impressive Optical Character Recognition (OCR) related capabilities. Existing OCR-related benchmarks emphasize evaluating LMMs' abilities of relatively simple visual question answering, visual-text parsing, etc. However, the extent to which LMMs can deal with complex logical reasoning problems based on OCR cues is relatively unexplored. To this end, we introduce the Reasoning-OCR benchmark, which challenges LMMs to solve complex reasoning problems based on the cues that can be extracted from rich visual-text. Reasoning-OCR covers six visual scenarios and encompasses 150 meticulously designed questions categorized into six reasoning challenges. Additionally, Reasoning-OCR minimizes the impact of field-specialized knowledge. Our evaluation offers some insights for proprietary and open-source LMMs in different reasoning challenges, underscoring the urgent to improve the reasoning performance. We hope Reasoning-OCR can inspire and facilitate future research on enhancing complex reasoning ability based on OCR cues. Reasoning-OCR is publicly available at https://github.com/Hxyz-123/ReasoningOCR.
• Abstract（参考訳）: 大規模マルチモーダルモデル(LMM)は、光学的文字認識(OCR)関連機能とともに、ますます多用途化されつつある。 既存のOCR関連ベンチマークでは、比較的単純な視覚的質問応答や視覚的テキスト解析などのLMMの能力を評価することが強調されている。 しかし、LMMがOCRに基づく複雑な論理的推論問題に対処できる範囲は、比較的未解明である。 この目的のために、リッチなビジュアルテキストから抽出できるキューに基づいて、複雑な推論問題を解決するためにLMMに挑戦するReasoning-OCRベンチマークを導入する。 Reasoning-OCRは6つの視覚シナリオをカバーし、150の厳密に設計された質問を6つの推論課題に分類する。 さらに、Reasoning-OCRはフィールド特殊化知識の影響を最小限に抑える。 我々の評価は、様々な推論課題において、プロプライエタリでオープンソースのLMMにいくつかの洞察を与え、推論性能を改善する緊急性を強調している。 我々は,OCRに基づく複雑な推論能力の向上に向けた今後の研究を刺激し,促進することを願っている。 Reasoning-OCRはhttps://github.com/Hxyz-123/ReasoningOCRで公開されている。

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