LongDocURL – 中科院联合淘天集团推出的多模态长文档理解基准数据集

LongDocURL是由中国科学院自动化研究所与阿里巴巴淘宝天猫集团共同推出的多模态长文档理解基准数据集，旨在评估AI模型在处理长文本、复杂元素和多样化任务时的理解、推理和定位能力。数据集包含2,325个问答对，覆盖超过33,000页文档，涵盖20个子任务，推动文档理解技术的进步。

LongDocURL是什么

LongDocURL是一个专注于长文档理解的基准数据集，由中国科学院自动化研究所与阿里巴巴淘宝天猫集团联合发布。该数据集旨在评估模型在处理复杂文本、识别关键段落及分析文档结构方面的能力。数据集包括2,325个问答对，涉及超过33,000页的文档，涵盖20个子任务，旨在促进长文档理解技术的发展。

LongDocURL的主要功能

• 长文档理解：评估AI模型对复杂文本内容的解析能力，包括提炼关键信息、识别重要段落及分析文档结构，如标题和图表说明。
• 数值推理：考察AI模型处理数据和进行精确计算的能力，尤其是在涉及大量数值信息的文档中，如财务报告和科研文献。
• 跨元素定位：评估模型在长文档中定位和关联不同类型元素（如文本、表格和图表）的能力，这对于理解和推理任务至关重要。
• 多样化任务：数据集分为20个子任务，涵盖理解、推理和定位三大领域，基于不同任务类型和证据来源。
• 半自动化构建流程：包括文档筛选、问答生成及自动与人工验证等步骤，确保数据集的质量和多样性。
• 多类型文档支持：涵盖研究报告、用户手册、书籍等多种文档类型，平均每份文档长达85.6页，提供丰富的应用场景。

LongDocURL的技术原理

• 多模态文档理解：LongDocURL旨在评估模型处理包含文本、图像和表格等多种内容的长文档的能力。这涉及将文档的不同元素整合到共享的多模态嵌入空间，以便模型能够理解和推理这些元素之间的关系。
• 页面检索与问答生成：LongDocURL使用多模态检索模型（如ColPali）来查找与查询相关的页面，并利用多模态语言模型（如Qwen2-VL）结合页面图像和查询进行视觉问答，生成最终答案。
• 半自动化构建流程：LongDocURL通过一个半自动化的流程构建数据集，包括文档提取与过滤、问答生成、自动化验证和人工验证四个模块。这一流程能够高效地从大量文档中生成高质量的问答对，并确保内容质量。
• 模型评估：LongDocURL提出了一个新的基准，包含2,441个多跳问题，分布在3,368个PDF文档中，总计41,005页。每个问题都由一个或多个文档中的证据支持，涵盖文本、图像和表格等多种形式，反映现实世界文档的复杂性和多样性。
• 任务分类：LongDocURL将任务分为理解、推理和定位三个主要类别，进一步细分为20个子任务，支持更细致的评估。

LongDocURL的项目地址

• 项目地址：longdocurl.github.io
• Github仓库：https://github.com/dengc2023/LongDocURL
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2412.18424

LongDocURL的应用场景

• 文档理解：LongDocURL数据集可用于评估和训练AI模型在处理长文档时的理解能力，包括提取关键信息和解析文档结构。
• 数值推理：在金融、会计等领域，LongDocURL可以用于训练AI模型进行数值计算、比较和总结，处理包含大量数值信息的文档。
• 法律领域：在法律行业，LongDocURL可帮助AI系统分析大量法律文本，提供案件相关的信息提取和证据定位。
• 医疗领域：LongDocURL可用于分析病历中的文字记录和影像资料，辅助医生进行全面的诊断。
• 智能制造：在智能制造领域，LongDocURL可以用于监控生产线设备状态，结合操作手册和传感器数据优化生产流程。
• 科学研究：LongDocURL提供了一个标准化的评估基准，有助于提升模型在科学文档理解任务中的表现，特别是在处理结构化科学文献时。