中科院与淘天集团共同发布的多模态长文本解析标准数据集

LongDocURL指的是什么？

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一个多模态长文本理解评估数据集。该数据集致力于测试模型在面对复杂内容和多样化的任务时对长篇幅文档的理解、推理及定位能力。它汇集了2,325组问答，并涵盖了超过33,000页的文件，其中包括20个子类别的任务，旨在促进文档理解技术的进步与发展。

LongDocURL的核心作用

• 对较长文本的解读评价人工智能系统在处理复杂的文字资料时的解读水平，涵盖捕捉主要信息点、辨识重要章节与细微之处，并且考察其对文章布局的剖析技巧，例如头部标签及图注解析等方面的能力。
• 数字逻辑分析评估AI系统在处理及精准运算数据方面的效能，尤其是解读与管理含有丰富数字内容的文件，比如财务报表和科学论文里的资料。
• 跨越组件定位评价模型于长篇文档内识别并连接各种类型要素（包括文字、数据表与图形等）的效能，对实现理解及推断目标极为关键。
• 多样的工作任务该数据集被进一步划分为二十个子项目，涵盖了理解、推理及定位这三大类别，依据各类别特有的任务性质与信息源的不同而定。
• 部分自动化的构建过程涵盖文档挑选、问题答案创建及自动处理结合人力校验等多个环节，以保障数据集的品质与丰富性。
• 多种格式的文件兼容性サポート包括研究报告、用户指南、书籍在内的多种文档类型，每份平均拥有85.6页的内容量，为用户提供多样化的应用情境。

LongDocURL的核心技术机制

• 多种格式文档解析LongDocURL的目标是测试模型在应对融合了文字、图片及图表等多元信息的长篇文件时的表现。这包括将文档内的各类成分（比如文本和图像）统一纳入一个多模式嵌入的空间内，以确保模型可以理解并推断出这些成分之间的相互联系。
• 网页搜索及问题答案生产LongDocURL借助诸如ColPali之类的多模态搜索算法找到与询问高度匹配的网页，并通过类似Qwen2-VL的多模态语义模型，实现对所获网页图片及询问内容的视觉理解与问答交互，进而构建出最终的答案。
• 部分自动化的构建过程LongDocURL采用了一种半自动的方法来创建数据集，该方法涵盖四个关键步骤：文档抽取及筛选、问题答案配对生成、自动检查以及人工审核。这种方法可以迅速从海量文献资料中生产出优质的问答回合，同时保障了内容的高质量标准。
• 评价模型性能LongDocURL引入了一个全新的参考标准，该标准汇集了2441个涉及多跳推理的问题，并将这些问题分散在3368份PDF文件中，这些文件合计拥有41005页内容。每个问题都基于一个或几个文档内的证据来支撑解答，同时包含了文本、图像及表格等多种信息形式，以全面反映实际文档的复杂性和多样性特征。
• 工作划分LongDocURL把任务归类为理解、推理与定位三大核心领域，并依据主要的任务类型及答案依据细分出20项子任务，以实现更加精细化的评价。

LongDocURL项目的仓库位置

• 该项目的位置信息如下所示：https://longdocurl.github.io/ 的内容已重新表述如下：

  由于原始URL未提供具体内容，无法对其进行伪原创改写。请提供具体文本或段落以完成请求任务。若需对特定页面上的文字进行处理，请访问该链接并复制相关文本。

• GitHub代码库：可在GitHub上找到dengc2023用户发布的长文档链接项目页面。
• 关于arXiv的技术文章访问此链接可获取论文的PDF版本：https://arxiv.org/pdf/2412.18424，内容经过精心编排，呈现了最新的研究成果。

LongDocURL的使用情境

• 文件解析LongDocURL 数据集适用于评测及训练人工智能系统对长篇幅文件的解读水平，涵盖关键内容抽取与文档架构分析等方面的功能提升。
• 数字逻辑分析于金融与会计等行业之中，LongDocURL能够被用来培训人工智能系统执行数据计算、对比及汇总的任务，专门针对含有丰富数字内容的文件资料。
• 法学范畴在法学范畴内，LongDocURL能够辅助人工智能系统解析海量的法律文件，并实现与案件相关的数据抽取及证据查找功能。
• 健康护理行业LongDocURL能够解析病历里的文本信息与图像数据，帮助医生实现更加全方位的诊疗评估。
• 智能制造技术于智能制造行业之中，LongDocURL能够应用于监督生产设备的运行状况，并通过整合使用指南与传感信息来提升生产工艺的效率。
• 学术研究LongDocURL设定了一个统一的评价标准，旨在增强模型对科学文本的理解能力，尤其是在解析结构性科学研究资料方面表现出色。