Multimodal Approaches for Visually-Rich Document Type Classification: A Comparative Analysis

📄 arXiv: 2606.02162v1 📥 PDF

作者: Catyana Heyne, Jürgen Frikel, Filippo Riccio

分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL, cs.IR

发布日期: 2026-06-01

💡 一句话要点

对比分析多模态方法在视觉文档类型分类中的应用，揭示不同模态信息的贡献。

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

关键词: 文档类型分类 多模态学习 视觉文档理解 Transformer 大型语言模型 RVL-CDIP 布局分析

📋 核心要点

  1. 现有视觉文档类型分类方法依赖异构的多模态建模策略，缺乏系统性的比较和评估框架。
  2. 本研究通过统一的实验框架，对比分析了基于Transformer和LLM的多模态模型，探究不同模态信息的贡献。
  3. 实验结果表明，专门的多模态Transformer在视觉丰富文档上优于LLM，图像信息贡献最大，OCR文本提供辅助支持。

📝 摘要（中文）

在视觉丰富的文档中进行文档类型分类仍然具有挑战性，因为相关信息分布在文本、视觉和布局等多种模态中。为了捕捉这种复杂性，目前的方法依赖于不同的多模态建模策略，导致异构架构，从而使系统比较变得复杂。这种可变性也反映在现有的比较研究中，这些研究通常依赖于异构的评估设置，进一步使系统比较复杂化，并难以评估进展。为了解决这些限制，本研究对基于Transformer和LLM架构的多模态设计策略进行了结构化分析，并结合了统一实验框架内的受控经验比较。具体而言，在RVL-CDIP基准上评估了四个代表性模型（LayoutLMv3、Donut、Qwen3-VL-32B-Instruct和Qwen3-32B），以系统地分析文本、图像和布局信息对文档类型分类的贡献，特别关注对比依赖OCR和无OCR的方法。结果表明，专门的多模态Transformer在视觉丰富和布局密集的文档上优于基于LLM的方法。图像信息对可靠分类的贡献最大，而OCR衍生的文本提供了有用但次要的支持。这些发现强调，多模态处理对于具有明显布局结构的文档仍然至关重要。总的来说，该研究为比较多模态架构提供了系统的基础，并为选择有效的特征组合和文档类型分类的模型设计提供了实用的指导。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决视觉丰富文档的类型分类问题。现有方法主要痛点在于：一是缺乏统一的评估框架，导致不同模型难以直接比较；二是不同模态信息（文本、图像、布局）的贡献度尚不明确，难以指导模型设计。

核心思路：论文的核心思路是通过构建一个统一的实验框架，对不同类型的多模态模型（包括基于Transformer和LLM的模型）进行系统性的对比分析。通过控制变量，探究不同模态信息对文档类型分类性能的影响，从而为模型设计提供指导。

技术框架：论文的整体框架包括以下几个主要步骤：1) 选择代表性的多模态模型，包括LayoutLMv3、Donut、Qwen3-VL-32B-Instruct和Qwen3-32B；2) 在RVL-CDIP数据集上进行实验，该数据集包含多种类型的视觉丰富文档；3) 设计不同的实验设置，例如分别使用文本、图像和布局信息，以及它们的组合，来评估不同模态的贡献；4) 对实验结果进行分析，比较不同模型的性能，并得出结论。

关键创新：论文的关键创新在于：一是构建了一个统一的实验框架，使得不同多模态模型可以在相同的条件下进行比较；二是系统性地分析了不同模态信息对文档类型分类的贡献，为模型设计提供了重要的指导；三是对比了基于Transformer和LLM的模型，揭示了它们在视觉丰富文档分类任务上的优劣。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 选择了RVL-CDIP数据集，该数据集具有多样化的文档类型和布局；2) 设计了不同的实验设置，例如分别使用文本、图像和布局信息，以及它们的组合，来评估不同模态的贡献；3) 使用了常用的评估指标，例如准确率，来衡量模型的性能。

📊 实验亮点

实验结果表明，在RVL-CDIP数据集上，专门的多模态Transformer（如LayoutLMv3）在视觉丰富和布局密集的文档上优于基于LLM的方法（如Qwen3-VL-32B-Instruct和Qwen3-32B）。图像信息对可靠分类的贡献最大，而OCR衍生的文本提供了有用但次要的支持。这表明对于具有复杂布局的文档，多模态处理仍然至关重要。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动化文档处理、办公自动化、财务报表分析等领域。通过准确识别文档类型，可以提高信息提取、数据分析和业务流程自动化的效率。未来的研究可以进一步探索更有效的多模态融合方法，以及如何利用大型语言模型来增强视觉文档理解能力。

📄 摘要（原文）

Document type classification in visually rich documents remains challenging, as relevant information is distributed across textual, visual, and layout modalities. To capture this complexity, current approaches rely on diverse multimodal modeling strategies, resulting in heterogeneous architectures that complicate systematic comparison. This variability is also reflected in existing comparative studies, which often rely on heterogeneous evaluation setups, further complicating systematic comparison and making it difficult to assess progress. To address these limitations, this work provides a structured analysis of multimodal design strategies across transformer- and LLM-based architectures, combined with a controlled empirical comparison within a unified experimental framework. Specifically, four representative models (LayoutLMv3, Donut, Qwen3-VL-32B-Instruct, and Qwen3-32B) are evaluated on the RVL-CDIP benchmark to systematically analyze the contributions of text, image, and layout information for document type classification, with a particular focus on contrasting OCR-dependent and OCR-free approaches. The results show that specialized multimodal Transformers outperform LLM-based approaches on visually rich and layout-intensive documents. Image information contributes most strongly to reliable classification, while OCR-derived text provides useful but secondary support. These findings highlight that multimodal processing remains essential for documents with pronounced layout structure. Overall, the study provides a systematic basis for comparing multimodal architectures and offers practical guidance for selecting effective feature combinations and model designs for document type classification.