DLaVA: Document Language and Vision Assistant for Answer Localization with Enhanced Interpretability and Trustworthiness

📄 arXiv: 2412.00151v2 📥 PDF

作者: Ahmad Mohammadshirazi, Pinaki Prasad Guha Neogi, Ser-Nam Lim, Rajiv Ramnath

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2024-11-29 (更新: 2025-07-10)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

DLaVA：一种用于答案定位的文档语言和视觉助手，提升了解释性和可信度

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

关键词: 文档视觉问答 多模态大语言模型 零样本学习 答案定位 无OCR 空间推理 可解释性 可信度

📋 核心要点

  1. 文档VQA需要强大的文本检测、识别和空间推理能力，以理解复杂的文档布局，现有方法计算复杂度高。
  2. DLaVA利用MLLM进行零样本答案定位，采用无OCR方法，通过边界框ID组织文本区域，保留空间上下文。
  3. 实验结果表明，DLaVA在基准数据集上表现出竞争力的性能，同时显著降低了计算复杂度，提高了准确性和可靠性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为DLaVA的免训练流水线，利用多模态大型语言模型（MLLM）进行零样本答案定位，旨在提高文档视觉问答（VQA）的可信度、可解释性和可说明性。该方法采用创新的无OCR方法，通过唯一的边界框ID组织文本区域，从而在不依赖迭代OCR或思维链推理的情况下保留空间上下文，显著降低了计算复杂度。此外，通过整合Intersection over Union (IoU)指标和平均归一化莱文斯坦相似度(ANLS)，增强了评估协议，确保不仅考虑文本准确性，还考虑空间准确性，最终降低了AI幻觉的风险，提高了可信度。在基准数据集上的实验表明，与最先进的技术相比，该方法具有竞争力的性能，同时具有显著更低的计算复杂度和更高的准确性和可靠性，适用于高风险应用。DLaVA使用的代码和数据集可在https://github.com/ahmad-shirazi/AnnotMLLM 访问。

🔬 方法详解

问题定义：文档视觉问答（VQA）需要同时理解文档中的文本内容和空间布局。现有方法通常依赖于迭代的光学字符识别（OCR）或思维链推理，导致计算复杂度高，并且容易出错，影响了答案定位的准确性和效率。此外，现有评估指标通常只关注文本准确性，忽略了空间准确性，可能导致AI幻觉。

核心思路：DLaVA的核心思路是利用多模态大型语言模型（MLLM）的强大能力，通过一种创新的无OCR方法，直接对文档图像进行处理，并进行零样本答案定位。通过为每个文本区域分配唯一的边界框ID，DLaVA能够保留文档的空间上下文信息，而无需依赖于耗时的OCR过程。

技术框架：DLaVA是一个免训练的流水线，主要包含以下几个阶段：1) 文本区域检测：使用现有的目标检测模型（如Detectron2）检测文档中的文本区域，并为每个区域分配唯一的边界框ID。2) 文本区域编码：将每个文本区域的图像块及其对应的边界框ID输入到MLLM中，生成文本区域的嵌入表示。3) 答案定位：将问题和所有文本区域的嵌入表示输入到MLLM中，由MLLM预测答案所在的文本区域的边界框ID。4) 评估：使用IoU和ANLS指标评估答案定位的准确性和文本相似度。

关键创新：DLaVA的关键创新在于其无OCR的方法，通过边界框ID来表示文本区域的空间位置，避免了传统OCR方法的错误累积和计算开销。此外，DLaVA还引入了IoU指标来评估答案定位的空间准确性，从而更全面地评估了VQA系统的性能。

关键设计：DLaVA使用预训练的MLLM（如LLaVA）作为其核心组件。文本区域检测可以使用不同的目标检测模型，但需要保证能够准确地检测到文本区域并分配唯一的ID。IoU指标的阈值可以根据具体应用进行调整，以平衡准确性和召回率。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

DLaVA在文档VQA基准数据集上取得了具有竞争力的性能，同时显著降低了计算复杂度。与需要大量训练数据的现有方法相比，DLaVA的免训练特性使其更易于部署和应用。通过引入IoU指标，DLaVA能够更全面地评估答案定位的准确性，并降低AI幻觉的风险。实验结果表明，DLaVA在高风险应用中具有更高的准确性和可靠性。

🎯 应用场景

DLaVA可应用于各种需要理解文档内容和布局的场景，例如自动文档审核、智能文档检索、财务报表分析、法律文件处理等。该方法能够提高文档处理的效率和准确性，降低人工成本，并为高风险应用提供更可靠的解决方案。未来，DLaVA可以进一步扩展到处理更复杂的文档类型，例如表格、图表等。

📄 摘要（原文）

Document Visual Question Answering (VQA) demands robust integration of text detection, recognition, and spatial reasoning to interpret complex document layouts. In this work, we introduce DLaVA, a novel, training-free pipeline that leverages Multimodal Large Language Models (MLLMs) for zero-shot answer localization in order to improve trustworthiness, interpretability, and explainability. By leveraging an innovative OCR-free approach that organizes text regions with unique bounding box IDs, the proposed method preserves spatial contexts without relying on iterative OCR or chain-of-thought reasoning, thus substantially reducing the computational complexity. We further enhance the evaluation protocol by integrating Intersection over Union (IoU) metrics alongside Average Normalized Levenshtein Similarity (ANLS), thereby ensuring that not only textual accuracy is considered, but spatial accuracy is taken into account, ultimately reducing the risks of AI hallucinations and improving trustworthiness. Experiments on benchmark datasets demonstrate competitive performance compared to state-of-the-art techniques, with significantly lower computational complexity and enhanced accuracies and reliability for high-stakes applications. The code and datasets utilized in this study for DLaVA are accessible at: https://github.com/ahmad-shirazi/AnnotMLLM.