Detecting Latin in Historical Books with Large Language Models: A Multimodal Benchmark

📄 arXiv: 2510.19585v2 📥 PDF

作者: Yu Wu, Ke Shu, Jonas Fischer, Lidia Pivovarova, David Rosson, Eetu Mäkelä, Mikko Tolonen

分类: cs.CL, cs.AI, cs.CV, cs.DL

发布日期: 2025-10-22 (更新: 2025-10-28)

备注: Under review. Both the dataset and code will be published

💡 一句话要点

提出多模态基准数据集，评估大语言模型在历史文献拉丁语检测中的性能。

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

关键词: 拉丁语检测 历史文献 多模态学习 大型语言模型 基准数据集

📋 核心要点

  1. 现有方法难以有效处理混合语言历史文档中拉丁语片段的检测任务，面临布局多样性和语言混合的挑战。
  2. 论文核心思想是利用大型语言模型的多模态能力，结合文本和图像信息，实现对拉丁语片段的精准检测。
  3. 实验结果表明，当前的大型模型在拉丁语检测任务上具有潜力，但同时也存在局限性，需要进一步研究。

📝 摘要（中文）

本文提出了一项新任务，即从具有不同布局的混合语言历史文档中提取拉丁语片段。我们建立了一个包含724个带注释页面的多模态数据集，并以此为基准，评估了大型基础模型在此任务上的性能。结果表明，使用现有模型可以实现可靠的拉丁语检测。我们的研究首次对这些模型在此任务中的能力和局限性进行了全面分析。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决从混合语言历史文档中自动检测拉丁语片段的问题。现有方法在处理此类文档时面临挑战，因为历史文档的布局复杂多样，且拉丁语通常与其它语言混合出现，使得传统的OCR方法难以有效识别和区分拉丁语片段。此外，缺乏专门针对此类任务的标注数据集也限制了模型训练和评估。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的多模态能力，将文档的图像信息和文本信息相结合，从而更准确地识别拉丁语片段。通过结合视觉信息，模型可以更好地理解文档的布局和结构，从而区分拉丁语和其它语言。

技术框架：论文构建了一个多模态基准数据集，包含724个带注释的历史文档页面。研究人员使用该数据集对多个大型语言模型进行了评估，这些模型能够同时处理文本和图像输入。评估流程包括：1）图像预处理；2）文本提取（OCR）；3）多模态模型输入（图像和文本）；4）拉丁语片段检测；5）性能评估。

关键创新：论文的关键创新在于：1）提出了一个专门用于评估拉丁语检测的多模态基准数据集；2）首次对大型语言模型在历史文档拉丁语检测任务中的性能进行了全面分析；3）验证了多模态方法在处理此类任务中的有效性。

关键设计：论文中，数据集的构建是关键设计之一，它包含了各种布局和语言混合的历史文档页面，并对拉丁语片段进行了精确标注。此外，研究人员选择了多个具有代表性的大型语言模型进行评估，并采用了标准的评估指标（如精确率、召回率和F1值）来衡量模型的性能。具体的模型参数设置和训练细节在论文中可能有所描述，但此处无法详细展开（未知）。

📊 实验亮点

实验结果表明，大型语言模型在拉丁语检测任务上表现出一定的潜力，但仍存在改进空间。具体性能数据（如精确率、召回率和F1值）在论文中有所呈现（未知），但总体而言，该研究为利用AI技术处理历史文献开辟了新的途径，并为后续研究提供了重要的基准。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于历史文献的数字化和分析，帮助研究人员快速定位和提取拉丁语文献中的关键信息。此外，该技术还可用于古籍修复、语言学研究以及文化遗产保护等领域，具有重要的学术价值和社会意义。未来，该技术有望进一步推广到其他古代语言和文献的处理中。

📄 摘要（原文）

This paper presents a novel task of extracting Latin fragments from mixed-language historical documents with varied layouts. We benchmark and evaluate the performance of large foundation models against a multimodal dataset of 724 annotated pages. The results demonstrate that reliable Latin detection with contemporary models is achievable. Our study provides the first comprehensive analysis of these models' capabilities and limits for this task.