What to Format and How: A Benchmark and Workflow Approach for Document Formatting

📄 arXiv: 2606.01936v1 📥 PDF

作者: Shihao Rao, Liang Li, Jiapeng Liu, Tong Lin, Bing Li, Xiyan Gao, Peng Fu, Jing Huang, Can Ma

分类: cs.CL

发布日期: 2026-06-01

💡 一句话要点

提出DocFormBench和DocFormFlow，解决内容感知文档格式化难题。

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

关键词: 文档格式化 大型语言模型 内容感知 目标定位 工作流程 基准数据集 自动化文档处理

📋 核心要点

  1. 现有文档格式化方法在内容感知场景下表现不佳，缺乏针对性的评估数据集。
  2. DocFormFlow将格式化任务解耦为目标定位和修改执行，减少冗余文档读取。
  3. 实验表明，DocFormFlow在提高准确性的同时，降低了token消耗，精确目标定位至关重要。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）的最新进展为自动化文档格式化开辟了新的可能性。然而，实际的格式化通常需要基于文档内容来识别目标。这种内容感知的设置仍然具有挑战性且未被充分探索，这主要是由于缺乏专门的评估数据集。为了能够在真实的内容感知场景中进行评估，我们引入了DocFormBench，这是一个基准，它将Text-to-Format评估扩展到多样化的格式化需求，以及用于准确性和效率的指标。为了减轻现有方法在格式化期间的冗余文档读取，我们提出了一种工作流程格式化方法DocFormFlow，该方法将目标定位与修改执行解耦为“格式化什么”和“如何格式化”。跨多个LLM和多模态模型的大量实验表明，与代表性基线相比，DocFormFlow始终提高格式化准确性，同时减少token消耗。进一步的分析表明，精确的目标定位是影响格式化性能的主要因素。我们希望DocFormBench和DocFormFlow将促进未来对更智能和可靠的文档格式化的研究。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决内容感知的文档格式化问题。现有方法在处理需要理解文档内容才能确定格式化目标的场景时表现不佳，主要原因是缺乏专门的评估数据集，并且现有方法在格式化过程中存在冗余的文档读取，效率较低。

核心思路：论文的核心思路是将文档格式化任务分解为两个独立的阶段：“格式化什么”（目标定位）和“如何格式化”（修改执行）。通过解耦这两个阶段，可以更有效地利用大型语言模型的能力，并减少不必要的计算开销。

技术框架：DocFormFlow包含两个主要模块：目标定位模块和修改执行模块。目标定位模块负责识别需要进行格式化的文档元素，例如标题、段落、列表等。修改执行模块则根据目标定位的结果，对文档进行相应的格式化操作。这两个模块可以独立进行优化和改进。

关键创新：DocFormFlow的关键创新在于将格式化任务解耦为目标定位和修改执行两个阶段。这种解耦使得模型可以专注于每个阶段的任务，从而提高格式化准确性和效率。此外，论文还提出了DocFormBench基准数据集，为内容感知的文档格式化研究提供了评估平台。

关键设计：论文中没有明确提及关键的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。但是，目标定位模块可能涉及到命名实体识别、文本分类等技术，修改执行模块可能涉及到文本生成、文本编辑等技术。具体实现细节取决于所使用的大型语言模型和多模态模型。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，DocFormFlow在多个大型语言模型和多模态模型上均优于现有基线方法，显著提高了格式化准确性，并降低了token消耗。分析表明，精确的目标定位是影响格式化性能的关键因素。DocFormBench的发布为该领域的研究提供了新的评估标准。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动化文档处理、办公软件增强、信息检索和知识管理等领域。例如，可以自动将扫描的文档转换为结构化的电子文档，或者根据用户需求自动调整文档的格式。该研究有助于提高文档处理的效率和质量，并为用户提供更智能的文档编辑体验。

📄 摘要（原文）

Recent advances in large language models (LLMs) have opened up new possibilities for automated document formatting. However, real-world formatting often requires identifying targets based on document content. This content-aware setting remains challenging and underexplored, primarily due to the lack of dedicated evaluation datasets.To enable evaluation in realistic content-aware scenarios, we introduce DocFormBench, a benchmark that extends Text-to-Format evaluation to diverse formatting requirements, along with metrics for both accuracy and efficiency.To mitigate redundant document reading in existing methods during formatting, we propose DocFormFlow, a workflow formatting method that decouples target localization from modification execution into what to format and how. Extensive experiments across multiple LLMs and multimodal models show that DocFormFlow consistently improves formatting accuracy while reducing token consumption compared to representative baselines. Further analysis reveals that precise target localization is the primary factor influencing formatting performance. We hope DocFormBench and DocFormFlow will facilitate future research toward more intelligent and reliable document formatting.