論文の概要: DeepRead: Document Structure-Aware Reasoning to Enhance Agentic Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.05014v3
• Date: Thu, 12 Feb 2026 02:45:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-13 14:31:53.384258
• Title: DeepRead: Document Structure-Aware Reasoning to Enhance Agentic Search
• Title（参考訳）: DeepRead: エージェント検索の強化を目的としたドキュメント構造認識推論
• Authors: Zhanli Li, Huiwen Tian, Lvzhou Luo, Yixuan Cao, Ping Luo,
• Abstract要約: DeepReadは、ドキュメントネイティブな構造的事前を動作可能な推論機能に運用するために設計された、構造対応のドキュメント推論エージェントである。 DeepReadは、従来の検索手法に固有のコンテキストの断片化を効果的に軽減する、人間のような位置読み取りの推論パラダイムを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.447631421934847
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: With the rapid advancement of tool-use capabilities in Large Language Models (LLMs), Retrieval-Augmented Generation (RAG) is shifting from static, one-shot retrieval toward autonomous, multi-turn evidence acquisition. However, existing agentic search frameworks typically treat long documents as flat collections of unstructured chunks, disregarding the native hierarchical organization and sequential logic essential for human comprehension. To bridge this gap, we introduce \textbf{DeepRead}, a structure-aware document reasoning agent designed to operationalize document-native structural priors into actionable reasoning capabilities. Leveraging the structural fidelity of modern OCR, DeepRead constructs a paragraph-level, coordinate-based navigation system and equips the LLM with two synergistic tools: \textsf{Retrieve} for scanning-aware localization, and \textsf{ReadSection} for contiguous, order-preserving reading within specific hierarchical scopes. This design elicits a human-like ``locate-then-read'' reasoning paradigm, effectively mitigating the context fragmentation inherent in traditional retrieval methods. Extensive evaluations across four benchmarks spanning diverse document types demonstrate that DeepRead outperforms Search-o1-style agentic search baselines by an average of 10.3\%. Fine-grained behavioral analysis further confirms that DeepRead autonomously adopts human-aligned reading strategies, validating the critical role of structural awareness in achieving precise document reasoning. Our code is available at https://github.com/Zhanli-Li/DeepRead.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)におけるツール利用能力の急速な進歩に伴い、検索能力は静的な1ショットの検索から、自律的なマルチターンエビデンス獲得へとシフトしつつある。 しかし、既存のエージェント検索フレームワークは、典型的には、長い文書を非構造化チャンクのフラットコレクションとして扱い、ネイティブ階層構造や人間の理解に不可欠なシーケンシャル論理を無視している。 このギャップを埋めるために、ドキュメントネイティブな構造的先行を動作可能な推論機能に運用するために設計された構造対応のドキュメント推論エージェントである \textbf{DeepRead} を紹介します。 現代のOCRの構造的忠実性を活用して、DeepReadは段落レベルの座標ベースのナビゲーションシステムを構築し、LLMに2つの相乗的ツールを装備する: 走査型ローカライゼーションのための \textsf{Retrieve} と、特定の階層的スコープ内の連続的順序保存のための \textsf{ReadSection} である。 この設計は、従来の検索手法に固有の文脈の断片化を効果的に軽減し、人間のような ‘locate-then-read’ 推論パラダイムを導出する。 さまざまなドキュメントタイプにまたがる4つのベンチマークの大規模な評価は、DeepReadが検索-o1スタイルのエージェント検索ベースラインを平均10.3\%上回っていることを示している。 きめ細かい行動分析により、DeepReadは人力による読解戦略を自律的に採用し、正確な文書推論を達成する上で構造的認識の重要な役割を検証している。 私たちのコードはhttps://github.com/Zhanli-Li/DeepRead.comから入手可能です。

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