論文の概要: SDS KoPub VDR: A Benchmark Dataset for Visual Document Retrieval in Korean Public Documents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.04910v2
• Date: Mon, 10 Nov 2025 04:20:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-11 14:56:00.571405
• Title: SDS KoPub VDR: A Benchmark Dataset for Visual Document Retrieval in Korean Public Documents
• Title（参考訳）: SDS KoPub VDR:韓国の公文書におけるビジュアルドキュメント検索のためのベンチマークデータセット
• Authors: Jaehoon Lee, Sohyun Kim, Wanggeun Park, Geon Lee, Seungkyung Kim, Minyoung Lee,
• Abstract要約: 既存のビジュアル文書検索(VDR)のベンチマークは、非英語言語と公式出版物の構造的複雑さを概ね見落としている。 SDS KoPub VDRは,韓国の公文書の検索と理解のための,最初の大規模公開ベンチマークである。 ベンチマークは361の現実世界のドキュメント上に構築されており、KOGL Type 1ライセンス下の256ファイル、公式の法的ポータルからの105ファイルが含まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.146296597660598
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Existing benchmarks for visual document retrieval (VDR) largely overlook non-English languages and the structural complexity of official publications. To address this gap, we introduce SDS KoPub VDR, the first large-scale, public benchmark for retrieving and understanding Korean public documents. The benchmark is built upon 361 real-world documents, including 256 files under the KOGL Type 1 license and 105 from official legal portals, capturing complex visual elements like tables, charts, and multi-column layouts. To establish a reliable evaluation set, we constructed 600 query-page-answer triples. These were initially generated using multimodal models (e.g., GPT-4o) and subsequently underwent human verification to ensure factual accuracy and contextual relevance. The queries span six major public domains and are categorized by the reasoning modality required: text-based, visual-based, and cross-modal. We evaluate SDS KoPub VDR on two complementary tasks: (1) text-only retrieval and (2) multimodal retrieval, which leverages visual features alongside text. This dual-task evaluation reveals substantial performance gaps, particularly in multimodal scenarios requiring cross-modal reasoning, even for state-of-the-art models. As a foundational resource, SDS KoPub VDR enables rigorous and fine-grained evaluation and provides a roadmap for advancing multimodal AI in real-world document intelligence. The dataset is available at https://huggingface.co/datasets/SamsungSDS-Research/SDS-KoPub-VDR-Benchmark.
• Abstract（参考訳）: 既存のビジュアル文書検索(VDR)のベンチマークは、非英語言語と公式出版物の構造的複雑さを概ね見落としている。 このギャップに対処するために,韓国の公文書の検索と理解のための,最初の大規模公開ベンチマークであるSDS KoPub VDRを紹介する。 KOGL Type 1ライセンス下で256ファイル、公式の法的ポータルから105ファイル、テーブル、チャート、マルチカラムレイアウトなどの複雑なビジュアル要素をキャプチャする。 信頼性の高い評価セットを確立するため,600個のクエリー・ページ・アンサー・トリプルを構築した。 これらは最初、マルチモーダルモデル(例: GPT-4o)を用いて生成され、その後、事実の正確性と文脈的関連性を保証するために人間による検証が行われた。 クエリは6つの主要なパブリックドメインにまたがり、テキストベース、ビジュアルベース、クロスモーダルという、必要な推論モダリティによって分類される。 我々は,(1)テキストのみの検索と(2)テキストと並行して視覚的特徴を活用するマルチモーダル検索という2つの相補的なタスクにおいて,SDS KoPub VDRを評価する。 このデュアルタスク評価は、特に最先端モデルであっても、クロスモーダル推論を必要とするマルチモーダルシナリオにおいて、大きなパフォーマンスギャップを示す。 基本的なリソースとして、SDS KoPub VDRは厳密できめ細かな評価を可能にし、現実世界のドキュメントインテリジェンスにおいてマルチモーダルAIを前進させるためのロードマップを提供する。 データセットはhttps://huggingface.co/datasets/SamsungSDS-Research/SDS-KoPub-VDR-Benchmarkで公開されている。

関連論文リスト

• Retrieval or Representation? Reassessing Benchmark Gaps in Multilingual and Visually Rich RAG [1.4425299138308667]
  BM25の文書は、コーパスレベルの重み付けと重なり合う。 大規模なクエリドキュメントデータセットでトレーニングされたエンドツーエンドのマルチモーダルレトリバーは、これらのアプローチよりも大幅に改善されている。 より優れたドキュメント表現がベンチマーク改善の原動力であることを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-04T16:21:20Z)
• MonkeyOCR v1.5 Technical Report: Unlocking Robust Document Parsing for Complex Patterns [80.05126590825121]
  MonkeyOCR v1.5は、レイアウト理解とコンテンツ認識の両方を強化する統合ビジョン言語フレームワークである。 複雑なテーブル構造に対処するために,視覚的整合性に基づく強化学習手法を提案する。 2つの特別なモジュール、Image-Decoupled Table ParsingとType-Guided Table Mergingを導入し、テーブルの信頼性の高いパースを可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-13T15:12:17Z)
• Scaling Beyond Context: A Survey of Multimodal Retrieval-Augmented Generation for Document Understanding [61.36285696607487]
  文書理解は、財務分析から科学的発見への応用に不可欠である。 現在のアプローチでは、OCRベースのパイプラインがLarge Language Models(LLM)やネイティブのMultimodal LLMs(MLLM)に制限されている。 Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、外部データの基底モデルを支援するが、文書のマルチモーダルな性質は、テキスト、テーブル、チャート、レイアウトを組み合わせることで、より高度なパラダイムを必要とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-17T02:33:16Z)
• UNIDOC-BENCH: A Unified Benchmark for Document-Centric Multimodal RAG [82.84014669683863]
  マルチモーダル検索拡張生成(MM-RAG)は,大規模言語モデルを現実世界の知識ベースに適用するための重要なアプローチである。 UniDoc-Benchは、70万の現実世界のPDFページから構築されたMM-RAGのための最初の大規模で現実的なベンチマークである。 実験により,マルチモーダルテキスト画像融合RAGシステムは,非モーダルおよび共同マルチモーダル埋め込みに基づく検索において一貫して優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-04T04:30:13Z)
• SERVAL: Surprisingly Effective Zero-Shot Visual Document Retrieval Powered by Large Vision and Language Models [17.85605201420847]
  Visual Document Retrieval (VDR) は通常、文書イメージを直接埋め込むために訓練された特殊なバイエンコーダを使用してテキストから画像の検索を行う。 我々はゼロショット生成・符号化パイプラインを再考し、まず視覚言語モデルを用いて各文書画像の詳細なテキスト記述を生成する。 ViDoRe-v2ベンチマークでは、63.4%のnDCG@5に達し、マルチベクトルビジュアルドキュメントエンコーダで最強である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-18T21:11:13Z)
• CMRAG: Co-modality-based visual document retrieval and question answering [21.016544020685668]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-02T09:17:57Z)
• VisR-Bench: An Empirical Study on Visual Retrieval-Augmented Generation for Multilingual Long Document Understanding [49.07705729597171]
  VisR-Benchは、長い文書における質問駆動型マルチモーダル検索のベンチマークである。 ベンチマークは、1.2Kドキュメントで35K以上の高品質なQAペアで構成されています。 テキストベースの手法,マルチモーダルエンコーダ,MLLMなど,さまざまな検索モデルを評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-10T21:44:43Z)
• Are We on the Right Way for Assessing Document Retrieval-Augmented Generation? [16.717935491483146]
  Double-Benchは、大規模、多言語、マルチモーダル評価システムである。 ドキュメントRAGシステム内の各コンポーネントに対してきめ細かい評価を行う。 3,276のドキュメント(72,880ページ)と6言語で5,168のシングルホップクエリで構成されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-05T16:55:02Z)
• MMESGBench: Pioneering Multimodal Understanding and Complex Reasoning Benchmark for ESG Tasks [56.350173737493215]
  環境・社会・ガバナンス(ESG)報告は、持続可能性の実践の評価、規制コンプライアンスの確保、財務透明性の促進に不可欠である。 MMESGBenchは、マルチモーダル理解と複雑な推論を、構造的に多種多様なマルチソースESG文書間で評価するための、最初のベンチマークデータセットである。 MMESGBenchは、45のESG文書から得られた933の検証済みQAペアで構成され、7つの異なるドキュメントタイプと3つの主要なESGソースカテゴリにまたがる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-25T03:58:07Z)
• Document Haystack: A Long Context Multimodal Image/Document Understanding Vision LLM Benchmark [6.722613897911759]
  Document Haystackは、長いドキュメント上での視覚言語モデル(VLM)のパフォーマンスを評価するために設計されたベンチマークである。 Document Haystackは5ページから200ページに及ぶドキュメントを特徴とし、文書内の様々な深さで、純粋なテキストやマルチモーダルテキスト+イメージを戦略的に挿入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-18T19:33:15Z)
• Benchmarking Retrieval-Augmented Multimodal Generation for Document Question Answering [60.062194349648195]
  Document Visual Question Answering (DocVQA)は、長いマルチモーダル文書の処理において2つの課題に直面している。 現在の文書検索拡張生成法(DocRAG)はテキスト中心のアプローチによって制限されている。 MMDocRAGは,多ページのクロスモーダルエビデンスチェーンを持つ4,055のエキスパートアノテーション付きQAペアを特徴とする総合ベンチマークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-22T09:52:57Z)
• MMDocIR: Benchmarking Multi-Modal Retrieval for Long Documents [26.39534684408116]
  この研究は、ページレベルとレイアウトレベルの検索という2つの異なるタスクを含むMMDocIRという新しいベンチマークを導入する。 MMDocIRベンチマークは、専門家によって注釈付けされた1,685の質問と、ブートストラップ付きラベル付き173,843の質問を含む、豊富なデータセットで構成されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-15T14:30:13Z)
• OCRBench v2: An Improved Benchmark for Evaluating Large Multimodal Models on Visual Text Localization and Reasoning [72.57452266982642]
  OCRBench v2は、大規模なバイリンガルテキスト中心のベンチマークである。 さまざまなシナリオ31、人間検証された質問回答ペア1万、詳細な評価指標をカバーしている。 LMMのスコアは50未満(合計100点)で、5種類の制限に悩まされている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-31T07:32:35Z)
• HAND: Hierarchical Attention Network for Multi-Scale Handwritten Document Recognition and Layout Analysis [21.25786478579275]
  手書き文書認識は、コンピュータビジョンにおいて最も難しいタスクの1つである。 伝統的に、この問題は手書き文字認識とレイアウト解析という2つの別々のタスクとしてアプローチされてきた。 本稿では,テキスト認識とレイアウト解析を同時に行うための,新しいエンドツーエンドおよびセグメンテーションフリーアーキテクチャであるHANDを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-25T20:36:29Z)
• OCRBench: On the Hidden Mystery of OCR in Large Multimodal Models [122.27878464009181]
  テキスト関連視覚タスクにおいて, GPT4V や Gemini などの大規模マルチモーダルモデルの包括的評価を行った。 OCRBenchには29のデータセットがあり、最も包括的なOCR評価ベンチマークが利用できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-13T11:28:37Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。