Fugu-MT 論文翻訳(概要): Logics-Parsing Technical Report

論文の概要: Logics-Parsing Technical Report

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.19760v1
Date: Wed, 24 Sep 2025 04:54:37 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-09-25 20:53:19.689215
Title: Logics-Parsing Technical Report
Title（参考訳）: 論理解析技術報告
Authors: Xiangyang Chen, Shuzhao Li, Xiuwen Zhu, Yongfan Chen, Fan Yang, Cheng Fang, Lin Qu, Xiaoxiao Xu, Hu Wei, Minggang Wu,
Abstract要約: 我々は、強化学習を付加したエンドツーエンドのLVLMモデルであるLogics-Parsingを提案する。本モデルでは、複雑なレイアウト解析と読み出し順序推定を最適化するために、厳密に設計された報酬機構を組み込んでいる。 LogicsParsingBenchは、9つの主要なカテゴリと20以上のサブカテゴリにまたがる1,078ページレベルのPDFイメージのキュレートされたセットである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.982345117231661
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Recent advances in Large Vision-Language models (LVLM) have spurred significant progress in document parsing task. Compared to traditional pipeline-based methods, end-to-end paradigms have shown their excellence in converting PDF images into structured outputs through integrated Optical Character Recognition (OCR), table recognition, mathematical formula recognition and so on. However, the absence of explicit analytical stages for document layouts and reading orders limits the LVLM's capability in handling complex document types such as multi-column newspapers or posters. To address this limitation, we propose in this report Logics-Parsing: an end-to-end LVLM-based model augmented with reinforcement learning. Our model incorporates meticulously designed reward mechanisms to optimize complex layout analysis and reading order inference. In addition, we expand the model's versatility by incorporating diverse data types such as chemical formulas and handwritten Chinese characters into supervised fine-tuning. Finally, to enable rigorous evaluation of our approach, we introduce LogicsParsingBench, a curated set of 1,078 page-level PDF images spanning nine major categories and over twenty sub-categories, which will be released later. Comprehensive experiments conducted on LogicsParsingBench have validated the efficacy and State-of-the-art (SOTA) performance of our proposed model across diverse document analysis scenarios. Project Page: https://github.com/alibaba/Logics-Parsing
Abstract（参考訳）: LVLM(Large Vision-Language Model)の最近の進歩は、文書解析のタスクに大きな進歩をもたらした。従来のパイプライン方式と比較して、PDF画像を光学文字認識(OCR)、テーブル認識、数式認識などを通じて構造化出力に変換する際、エンド・ツー・エンドのパラダイムは優れていた。しかし、文書レイアウトや読み出し順序の明確な分析段階がないため、複数カラムの新聞やポスターのような複雑な文書タイプを扱うLVLMの能力は制限される。この制限に対処するために、強化学習を付加したエンドツーエンドLVLMモデルであるLogics-Parsingを提案する。本モデルでは、複雑なレイアウト解析と読み出し順序推定を最適化するために、厳密に設計された報酬機構を組み込んでいる。さらに,化学式や手書き文字などの多種多様なデータ型を教師付き微調整に組み込むことで,モデルの汎用性を拡大する。最後に,本手法の厳密な評価を可能にするためにLogicsParsingBenchを紹介した。9つの主要なカテゴリと20以上のサブカテゴリにまたがる1,078ページレベルのPDFイメージからなるキュレートされたセットで,後日リリースされる予定だ。 LogicsParsingBenchで実施された総合的な実験は、様々な文書分析シナリオにおいて提案モデルの有効性とSOTA(State-of-the-art)性能を検証した。 Project Page: https://github.com/alibaba/Logics-Parsing

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