BrailleLLM: Braille Instruction Tuning with Large Language Models for Braille Domain Tasks

📄 arXiv: 2510.18288v1 📥 PDF

作者: Tianyuan Huang, Zepeng Zhu, Hangdi Xing, Zirui Shao, Zhi Yu, Chaoxiong Yang, Jiaxian He, Xiaozhong Liu, Jiajun Bu

分类: cs.CL

发布日期: 2025-10-21

备注: Accepted to EMNLP 2025

💡 一句话要点

BrailleLLM：通过大型语言模型和盲文指令调优，解决盲文领域任务

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

关键词: 盲文 大型语言模型 指令调优 知识微调 数据增强

📋 核心要点

  1. 盲文数据稀缺和混合文本歧义给盲文信息处理带来挑战，传统微调方法效果不佳。
  2. 论文提出基于盲文知识的微调（BKFT），降低盲文特征学习难度，并结合指令调优。
  3. 实验表明，BKFT在盲文翻译任务上显著优于传统微调，为低资源盲文研究奠定基础。

📝 摘要（中文）

盲文在视障人士的教育和信息可访问性方面起着至关重要的作用。然而，盲文信息处理面临着数据稀缺和混合文本上下文中存在歧义等挑战。我们构建了包含数学公式的英语和中文盲文混合数据集（EBMD/CBMD），以支持多样化的盲文领域研究，并提出了一种针对盲文数据定制的基于语法树的增强方法。为了解决传统微调方法在盲文相关任务中的表现不佳问题，我们研究了基于盲文知识的微调（BKFT），它降低了盲文上下文特征的学习难度。BrailleLLM通过指令调优采用BKFT，以实现统一的盲文翻译、公式到盲文的转换和混合文本翻译。实验表明，在盲文翻译场景中，BKFT比传统的微调方法取得了显著的性能提升。我们开源的数据集和方法为低资源多语种盲文研究奠定了基础。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决盲文信息处理中数据稀缺和混合文本歧义的问题，以及传统微调方法在盲文相关任务中表现不佳的痛点。现有方法难以有效学习盲文的上下文特征，导致翻译和转换效果不理想。

核心思路：论文的核心思路是利用盲文领域的知识，通过一种特殊的微调方法（BKFT）来引导大型语言模型更好地学习盲文的特征表示。通过指令调优，使模型能够统一处理盲文翻译、公式转换和混合文本翻译等多种任务。

技术框架：BrailleLLM的技术框架主要包括以下几个部分：首先，构建包含数学公式的英语和中文盲文混合数据集（EBMD/CBMD）；其次，提出基于语法树的盲文数据增强方法；然后，采用基于盲文知识的微调（BKFT）方法；最后，通过指令调优将BKFT应用于大型语言模型，实现统一的盲文处理能力。

关键创新：论文的关键创新在于提出了基于盲文知识的微调（BKFT）方法。BKFT通过引入盲文领域的知识，例如盲文的结构和规则，来指导模型的微调过程，从而降低了学习盲文上下文特征的难度。这与传统的微调方法不同，后者通常直接在目标任务上进行微调，而忽略了领域知识的重要性。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 基于语法树的盲文数据增强方法，用于扩充训练数据；2) BKFT的具体实现方式，可能涉及到特定的损失函数设计或网络结构调整，以更好地融入盲文知识；3) 指令调优的具体指令设计，用于指导模型学习不同类型的盲文任务。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，基于盲文知识的微调（BKFT）方法在盲文翻译场景中显著优于传统的微调方法。具体的性能数据和提升幅度需要在论文中查找，但摘要明确指出BKFT取得了“显著的性能提升”。该结果验证了BKFT的有效性，并为盲文领域的模型微调提供了新的思路。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于开发更高效的盲文翻译工具、数学公式到盲文的转换系统，以及支持混合文本的盲文阅读器。这些应用能够显著提升视障人士获取信息和接受教育的便利性，促进信息无障碍化，并为未来的多语种盲文研究提供基础。

📄 摘要（原文）

Braille plays a vital role in education and information accessibility for visually impaired individuals. However, Braille information processing faces challenges such as data scarcity and ambiguities in mixed-text contexts. We construct English and Chinese Braille Mixed Datasets (EBMD/CBMD) with mathematical formulas to support diverse Braille domain research, and propose a syntax tree-based augmentation method tailored for Braille data. To address the underperformance of traditional fine-tuning methods in Braille-related tasks, we investigate Braille Knowledge-Based Fine-Tuning (BKFT), which reduces the learning difficulty of Braille contextual features. BrailleLLM employs BKFT via instruction tuning to achieve unified Braille translation, formula-to-Braille conversion, and mixed-text translation. Experiments demonstrate that BKFT achieves significant performance improvements over conventional fine-tuning in Braille translation scenarios. Our open-sourced datasets and methodologies establish a foundation for low-resource multilingual Braille research.