論文の概要: Dr. DocBench: A Comprehensive Benchmark for Expert-Level and Difficult Document Parsing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.01393v1
• Date: Sun, 31 May 2026 18:35:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-02 21:34:29.679
• Title: Dr. DocBench: A Comprehensive Benchmark for Expert-Level and Difficult Document Parsing
• Title（参考訳）: Dr. DocBench: エキスパートレベルで難解な文書解析のための総合ベンチマーク
• Authors: Minglai Yang, Xinyan Velocity Yu, Pengyuan Li, Xinyu Guo, Zhenting Qi, Konwoo Kim, Longtian Ye, Xiaolong Luo, Jinhe Bi, Henry Zhang, Haris Riaz, Xuan Zhang, Yunze Xiao, Bangya Liu, Tom Tang, Yunfei Zhao, Qunshu Lin, Zihan Wang, Minghao Liu, Michael Lingzhi Li, Yilun Du, Jesse Thomason, Rogerio Feris, Alex Pentland, Zexue He,
• Abstract要約: 我々は、エキスパートレベルの文書解析のための困難を意識したベンチマークであるDocBench博士を紹介する。 Dr. DocBenchは52のBISACドメインにまたがり、障害ベースのサンプリングによってドキュメントを選択する。 約100ページにわたる長いドキュメントから4,514ページの注釈付きページが含まれており、レイアウト、読み込み順序、階層的関係、ドメイン固有のビジュアルコンテンツなど、65kの高品質なアノテーションがある。 本分析では,文書インテリジェンスを診断・進展するための総合的なテストベッドとしてDocBench博士が注目されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.41293908252118
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Document parsing and recognition are fundamental capabilities for vision-language models (VLMs) and document processing systems. However, existing Optical Character Recognition (OCR) and document parsing benchmarks are increasingly limited in coverage and difficulty: many focus on common document genres or uniformly sampled pages where modern parsers already perform strongly, while offering limited annotation for expert-domain structures such as chemical formula, music notation, complex tables, and cross-page layouts. We introduce Dr. DocBench, a difficulty-aware benchmark for expert-level document parsing. Built from a large-scale multilingual book corpus, Dr. DocBench spans 52 BISAC subject domains and selects challenging documents through parser-failure-based sampling, targeting cases where multiple state-of-the-art systems struggle. It contains 4,514 annotated pages from long documents averaging around 100 pages, with 65k high-quality page- and block-level annotations for layout, reading order, hierarchical relations, and domain-specific visual contents. Evaluations of pipeline-based parsers and general-purpose VLMs show that strong performance on existing benchmarks does not transfer to our expert-level document parsing. Our analysis reveals substantial failures across subjects, content types, and structural attributes, highlighting Dr. DocBench as a comprehensive testbed for diagnosing and advancing document intelligence.
• Abstract（参考訳）: 文書解析と認識は視覚言語モデル(VLM)と文書処理システムの基本機能である。 しかし、既存の光学文字認識(OCR)と文書解析ベンチマークは、カバー範囲と難易度にますます制限されている: 一般的な文書ジャンルや、現代のパーサーがすでに強力に機能している一様にサンプリングされたページに焦点を当て、化学式、音楽記法、複雑な表、クロスページレイアウトなどの専門家ドメイン構造に対して限定的なアノテーションを提供している。 我々は、エキスパートレベルの文書解析のための困難を意識したベンチマークであるDocBench博士を紹介する。 DocBenchは、大規模多言語書籍コーパスから構築され、52のBISAC主題ドメインにまたがり、パーサフェイルベースのサンプリングを通じて、複数の最先端システムが苦労するケースをターゲットとして、挑戦的なドキュメントを選択する。 約100ページにわたる長いドキュメントから4,514ページの注釈付きページが含まれており、レイアウト、読み込み順序、階層的関係、ドメイン固有のビジュアルコンテンツのための65kの高品質なページとブロックレベルのアノテーションがある。 パイプラインベースのパーサと汎用VLMの評価は、既存のベンチマークの性能が専門家レベルの文書解析に移行していないことを示している。 本分析では,文書インテリジェンスを診断・進展するための総合的なテストベッドとしてDocBench博士が注目されている。

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