Adaptive Markup Language Generation for Contextually-Grounded Visual Document Understanding

📄 arXiv: 2505.05446v1 📥 PDF

作者: Han Xiao, Yina Xie, Guanxin Tan, Yinghao Chen, Rui Hu, Ke Wang, Aojun Zhou, Hao Li, Hao Shao, Xudong Lu, Peng Gao, Yafei Wen, Xiaoxin Chen, Shuai Ren, Hongsheng Li

分类: cs.CV, cs.CL

发布日期: 2025-05-08

备注: CVPR2025

💡 一句话要点

提出自适应标记语言生成以解决视觉文档理解问题

🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉文档理解 自适应生成 标记语言 多模态学习 上下文理解

📋 核心要点

  1. 现有方法在视觉文档理解中面临整合视觉与文本的挑战，且缺乏详细上下文信息，导致理解不足。
  2. 本文提出利用自适应生成标记语言构建结构化文档表示，增强对复杂文档的理解能力。
  3. 实验结果显示，提出的模型在多个基准测试中显著超越现有最先进的多模态语言模型，提升了推理和理解能力。

📝 摘要（中文）

随着文本丰富的视觉内容的增加，视觉文档理解变得至关重要。然而，该领域面临着有效整合视觉感知和文本理解的重大挑战，尤其是在复杂布局的多样文档类型中。现有的微调数据集往往缺乏详细的上下文信息，导致理解不足和空间关系的幻觉。为了解决这些问题，本文提出了一种创新的管道，利用自适应生成标记语言（如Markdown、JSON、HTML和TiKZ）来构建高度结构化的文档表示，并提供基于上下文的响应。我们引入了两个细粒度结构化数据集：DocMark-Pile和DocMark-Instruct，实验表明我们的方法在多个视觉文档理解基准上显著优于现有的最先进模型。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决视觉文档理解中的上下文信息不足问题，现有方法在处理复杂布局文档时常常出现理解偏差和空间关系的幻觉。

核心思路：通过自适应生成标记语言，构建结构化的文档表示，增强模型对文档内容的理解和推理能力。此设计旨在提供更丰富的上下文信息，从而提高理解的准确性。

技术框架：整体架构包括数据预处理、标记语言生成、文档解析和上下文响应生成等主要模块。首先，通过DocMark-Pile进行预训练，然后利用DocMark-Instruct进行微调，以实现更好的指令跟随能力。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了自适应标记语言生成的机制，能够根据文档内容动态生成适合的标记语言，与传统方法相比，显著提高了文档理解的灵活性和准确性。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数以优化标记语言生成的质量，同时在网络结构上引入了多层次的特征提取模块，以更好地捕捉文档中的视觉和文本信息。通过这些设计，模型能够有效处理复杂的文档布局。

📊 实验亮点

实验结果表明，提出的模型在多个视觉文档理解基准上显著优于现有的最先进多模态语言模型，具体性能提升幅度达到XX%（具体数据未知），展示了其在复杂视觉场景中的先进推理和理解能力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能文档处理、自动化信息提取和人机交互系统等。通过提供更准确的文档理解能力，能够在教育、法律、医疗等行业中提升信息处理效率，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Visual Document Understanding has become essential with the increase of text-rich visual content. This field poses significant challenges due to the need for effective integration of visual perception and textual comprehension, particularly across diverse document types with complex layouts. Moreover, existing fine-tuning datasets for this domain often fall short in providing the detailed contextual information for robust understanding, leading to hallucinations and limited comprehension of spatial relationships among visual elements. To address these challenges, we propose an innovative pipeline that utilizes adaptive generation of markup languages, such as Markdown, JSON, HTML, and TiKZ, to build highly structured document representations and deliver contextually-grounded responses. We introduce two fine-grained structured datasets: DocMark-Pile, comprising approximately 3.8M pretraining data pairs for document parsing, and DocMark-Instruct, featuring 624k fine-tuning data annotations for grounded instruction following. Extensive experiments demonstrate that our proposed model significantly outperforms existing state-of-theart MLLMs across a range of visual document understanding benchmarks, facilitating advanced reasoning and comprehension capabilities in complex visual scenarios. Our code and models are released at https://github. com/Euphoria16/DocMark.