LongDocURL: a Comprehensive Multimodal Long Document Benchmark Integrating Understanding, Reasoning, and Locating

📄 arXiv: 2412.18424v3 📥 PDF

作者: Chao Deng, Jiale Yuan, Pi Bu, Peijie Wang, Zhong-Zhi Li, Jian Xu, Xiao-Hui Li, Yuan Gao, Jun Song, Bo Zheng, Cheng-Lin Liu

分类: cs.AI, cs.CL

发布日期: 2024-12-24 (更新: 2025-07-15)

💡 一句话要点

提出LongDocURL，一个综合性的多模态长文档基准，用于评估理解、推理和定位能力。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 长文档理解 多模态学习 视觉语言模型 文档推理 布局分析 基准测试 问答系统

📋 核心要点

  1. 现有文档理解基准在处理长文档和布局元素定位方面存在局限性，无法全面评估模型能力。
  2. LongDocURL基准通过集成长文档理解、数值推理和跨元素定位三个任务来解决上述问题。
  3. 实验结果揭示了现有模型在LongDocURL上的性能差距，为未来研究提供了方向。

📝 摘要（中文）

大型视觉语言模型(LVLMs)显著提升了文档理解能力，能够处理复杂的文档元素、更长的上下文和更广泛的任务。然而，现有的文档理解基准测试仅限于处理少量页面，并且未能提供对布局元素定位的全面分析。本文首先定义了三个主要任务类别：长文档理解、数值推理和跨元素定位，然后提出了一个综合基准LongDocURL，集成了上述三个主要任务，包含20个子任务，这些子任务根据不同的主要任务和答案证据进行分类。此外，我们开发了一个半自动构建流程，并收集了2325个高质量的问答对，涵盖超过33000页的文档，显著优于现有的基准。随后，我们对26种不同配置的开源和闭源模型进行了全面的评估实验，揭示了该领域存在的关键性能差距。

🔬 方法详解

问题定义：现有文档理解基准主要存在两个痛点：一是处理的文档页数较少，无法有效评估模型在长文档上下文下的理解能力；二是缺乏对文档布局元素定位的全面分析，限制了模型对文档结构化信息的利用。因此，需要一个更全面、更具挑战性的基准来推动长文档理解领域的发展。

核心思路：LongDocURL的核心思路是构建一个包含长文档理解、数值推理和跨元素定位三个主要任务的综合性基准。通过设计不同的子任务，并结合高质量的问答对，全面评估模型在处理复杂文档时的理解、推理和定位能力。这种多任务的设置能够更真实地反映实际应用场景的需求。

技术框架：LongDocURL的构建主要包含以下几个阶段：1) 任务定义：明确长文档理解、数值推理和跨元素定位三个主要任务，并设计相应的子任务。2) 数据收集：采用半自动化的构建流程，收集包含大量页面的文档，并生成高质量的问答对。3) 模型评估：选择具有代表性的开源和闭源模型，在LongDocURL上进行评估，并分析实验结果。

关键创新：LongDocURL的关键创新在于其综合性和全面性。它不仅考虑了长文档的上下文信息，还关注了文档的布局元素和数值信息，从而更全面地评估模型的文档理解能力。此外，半自动化的数据构建流程保证了数据的质量和规模。

关键设计：LongDocURL包含20个子任务，这些子任务根据不同的主要任务和答案证据进行分类。数据集包含2325个高质量的问答对，涵盖超过33000页的文档。在模型评估方面，论文选择了26种不同配置的开源和闭源模型，并进行了全面的实验分析。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，现有模型在LongDocURL基准上存在显著的性能差距，尤其是在数值推理和跨元素定位任务上。例如，某些模型在长文档理解任务上表现良好，但在数值推理任务上表现较差。这些结果揭示了现有模型在处理复杂文档时的局限性，为未来的研究提供了重要的参考。

🎯 应用场景

LongDocURL基准的提出，将推动长文档理解技术在金融报告分析、法律文档处理、科学文献挖掘等领域的应用。该基准能够帮助研究人员开发更强大的文档理解模型，从而提高工作效率和决策质量，具有重要的实际价值和深远的影响。

📄 摘要（原文）

Large vision language models (LVLMs) have improved the document understanding capabilities remarkably, enabling the handling of complex document elements, longer contexts, and a wider range of tasks. However, existing document understanding benchmarks have been limited to handling only a small number of pages and fail to provide a comprehensive analysis of layout elements locating. In this paper, we first define three primary task categories: Long Document Understanding, numerical Reasoning, and cross-element Locating, and then propose a comprehensive benchmark, LongDocURL, integrating above three primary tasks and comprising 20 sub-tasks categorized based on different primary tasks and answer evidences. Furthermore, we develop a semi-automated construction pipeline and collect 2,325 high-quality question-answering pairs, covering more than 33,000 pages of documents, significantly outperforming existing benchmarks. Subsequently, we conduct comprehensive evaluation experiments on both open-source and closed-source models across 26 different configurations, revealing critical performance gaps in this field.