Reasoning-OCR: Can Large Multimodal Models Solve Complex Logical Reasoning Problems from OCR Cues?

📄 arXiv: 2505.12766v1 📥 PDF

作者: Haibin He, Maoyuan Ye, Jing Zhang, Xiantao Cai, Juhua Liu, Bo Du, Dacheng Tao

分类: cs.CV

发布日期: 2025-05-19

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出Reasoning-OCR基准，评估大型多模态模型在OCR线索上的复杂逻辑推理能力

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

关键词: 多模态学习 OCR 逻辑推理 基准测试 视觉问答

📋 核心要点

  1. 现有OCR基准侧重于简单的视觉任务，忽略了大型多模态模型基于OCR线索进行复杂逻辑推理的能力。
  2. 论文提出Reasoning-OCR基准，包含六个视觉场景和150个问题，旨在评估模型在复杂推理任务中的表现。
  3. 实验结果揭示了现有大型多模态模型在不同推理挑战中的表现差异，突出了提升推理能力的必要性。

📝 摘要（中文）

大型多模态模型(LMMs)变得越来越通用，并伴随着令人印象深刻的光学字符识别(OCR)相关能力。现有的OCR相关基准侧重于评估LMMs在相对简单的视觉问答、视觉文本解析等方面的能力。然而，LMMs在基于OCR线索处理复杂逻辑推理问题的能力在很大程度上未被探索。为此，我们引入了Reasoning-OCR基准，它挑战LMMs基于从丰富的视觉文本中提取的线索来解决复杂的推理问题。Reasoning-OCR涵盖六个视觉场景，包含150个精心设计的问题，分为六个推理挑战。此外，Reasoning-OCR最大限度地减少了领域专业知识的影响。我们的评估为专有和开源LMMs在不同的推理挑战中提供了一些见解，强调了提高推理性能的紧迫性。我们希望Reasoning-OCR能够激发和促进未来基于OCR线索增强复杂推理能力的研究。Reasoning-OCR可在https://github.com/Hxyz-123/ReasoningOCR公开获取。

🔬 方法详解

问题定义：现有OCR相关的基准测试主要集中在评估大型多模态模型在视觉问答和视觉文本解析等相对简单的任务上的能力。然而，这些基准测试未能充分评估模型基于OCR线索进行复杂逻辑推理的能力。因此，现有的方法缺乏对模型深层次推理能力的有效评估。

核心思路：论文的核心思路是构建一个专门用于评估大型多模态模型在OCR线索上的复杂逻辑推理能力的基准测试，即Reasoning-OCR。通过设计包含多种视觉场景和推理挑战的问题，可以更全面地评估模型的推理能力，并促进相关研究的进展。这样设计的目的是为了弥补现有基准测试的不足，推动模型在复杂推理任务上的性能提升。

技术框架：Reasoning-OCR基准测试包含以下几个主要组成部分：1) 六个不同的视觉场景，涵盖了各种常见的视觉文本信息；2) 150个精心设计的问题，这些问题被分为六个不同的推理挑战，包括空间推理、时间推理、因果推理等；3) 评估指标，用于衡量模型在每个推理挑战中的表现。整个流程是，首先将视觉文本信息输入到大型多模态模型中，然后模型根据OCR线索进行推理，最后根据评估指标评估模型的推理结果。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了Reasoning-OCR基准测试，这是第一个专门用于评估大型多模态模型在OCR线索上的复杂逻辑推理能力的基准测试。与现有基准测试相比，Reasoning-OCR更加关注模型的深层次推理能力，并且涵盖了更广泛的视觉场景和推理挑战。这使得Reasoning-OCR能够更全面地评估模型的推理能力，并为未来的研究提供更有价值的参考。

关键设计：Reasoning-OCR的关键设计包括：1) 问题的设计，确保问题既具有挑战性，又能够通过OCR线索进行推理；2) 视觉场景的选择，涵盖了各种常见的视觉文本信息，例如表格、图表、文档等；3) 评估指标的选择，能够准确地衡量模型在每个推理挑战中的表现。此外，Reasoning-OCR还尽量减少了领域专业知识的影响，使得评估结果更加客观。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Reasoning-OCR基准测试的评估结果表明，现有的大型多模态模型在复杂逻辑推理任务上的表现仍有很大的提升空间。具体来说，不同模型在不同的推理挑战中表现出明显的差异，这表明模型在某些类型的推理任务上更擅长。此外，实验结果还表明，领域专业知识对模型的推理能力有一定的影响，因此在评估模型时需要尽量减少领域专业知识的影响。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于文档理解、智能问答、自动化报告生成等领域。通过提升模型基于OCR线索的复杂推理能力，可以实现更智能化的信息处理和决策支持，例如，自动分析财务报表、理解法律合同、回答用户关于文档内容的复杂问题等。未来，该研究有望推动多模态模型在实际场景中的广泛应用。

📄 摘要（原文）

Large Multimodal Models (LMMs) have become increasingly versatile, accompanied by impressive Optical Character Recognition (OCR) related capabilities. Existing OCR-related benchmarks emphasize evaluating LMMs' abilities of relatively simple visual question answering, visual-text parsing, etc. However, the extent to which LMMs can deal with complex logical reasoning problems based on OCR cues is relatively unexplored. To this end, we introduce the Reasoning-OCR benchmark, which challenges LMMs to solve complex reasoning problems based on the cues that can be extracted from rich visual-text. Reasoning-OCR covers six visual scenarios and encompasses 150 meticulously designed questions categorized into six reasoning challenges. Additionally, Reasoning-OCR minimizes the impact of field-specialized knowledge. Our evaluation offers some insights for proprietary and open-source LMMs in different reasoning challenges, underscoring the urgent to improve the reasoning performance. We hope Reasoning-OCR can inspire and facilitate future research on enhancing complex reasoning ability based on OCR cues. Reasoning-OCR is publicly available at https://github.com/Hxyz-123/ReasoningOCR.