論文の概要: CMRAG: Co-modality-based visual document retrieval and question answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.02123v2
• Date: Fri, 26 Sep 2025 07:25:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-29 16:35:18.980968
• Title: CMRAG: Co-modality-based visual document retrieval and question answering
• Title（参考訳）: CMRAG:コモダリティに基づく視覚文書検索と質問応答
• Authors: Wang Chen, Wenhan Yu, Guanqiang Qi, Weikang Li, Yang Li, Lei Sha, Deguo Xia, Jizhou Huang,
• Abstract要約: 共同モダリティベースのRAG(RAG)フレームワークは、テキストや画像を利用してより正確な検索と生成を行うことができる。 我々のフレームワークは、複数のビジュアル文書質問応答(VDQA)ベンチマークにおいて、単一モダリティベースのRAGを一貫して上回ります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.016544020685668
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Retrieval-Augmented Generation (RAG) has become a core paradigm in document question answering tasks. However, existing methods have limitations when dealing with multimodal documents: one category of methods relies on layout analysis and text extraction, which can only utilize explicit text information and struggle to capture images or unstructured content; the other category treats document segmentation as visual input and directly passes it to visual language models (VLMs) for processing, yet it ignores the semantic advantages of text, leading to suboptimal retrieval and generation results. To address these research gaps, we propose the Co-Modality-based RAG (CMRAG) framework, which can simultaneously leverage texts and images for more accurate retrieval and generation. Our framework includes two key components: (1) a Unified Encoding Model (UEM) that projects queries, parsed text, and images into a shared embedding space via triplet-based training, and (2) a Unified Co-Modality-informed Retrieval (UCMR) method that statistically normalizes similarity scores to effectively fuse cross-modal signals. To support research in this direction, we further construct and release a large-scale triplet dataset of (query, text, image) examples. Experiments demonstrate that our proposed framework consistently outperforms single-modality--based RAG in multiple visual document question-answering (VDQA) benchmarks. The findings of this paper show that integrating co-modality information into the RAG framework in a unified manner is an effective approach to improving the performance of complex VDQA systems.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-Augmented Generation (RAG) は文書質問応答タスクの中核となるパラダイムとなっている。 しかし、既存の手法では、レイアウト解析やテキスト抽出に制限があり、明示的なテキスト情報しか利用できず、画像や構造化されていないコンテンツをキャプチャするのに苦労する。 これらの研究ギャップに対処するために,テキストと画像を同時に活用し,より正確な検索と生成を行うコモダリティベースのRAG(CMRAG)フレームワークを提案する。 本フレームワークは,(1)クエリ,解析されたテキスト,イメージを三重項ベースのトレーニングによって共有埋め込み空間に投影する統一符号化モデル(UEM)と,(2)類似度スコアを統計的に正規化し,相互変調信号を効果的に融合する統一共モード情報検索(UCMR)という2つの主要なコンポーネントを含む。 この方向の研究を支援するため、我々は大規模な3重項データセット(クエリ、テキスト、画像)を構築し、リリースする。 実験により,提案するフレームワークは,複数のビジュアル文書質問応答(VDQA)ベンチマークにおいて,単一モダリティベースのRAGを一貫して上回っていることが示された。 本稿では,複雑なVDQAシステムの性能向上のために,協調モダリティ情報を統一的にRAGフレームワークに統合することが効果的であることを示す。

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