SynDoc: A Hybrid Discriminative-Generative Framework for Enhancing Synthetic Domain-Adaptive Document Key Information Extraction

📄 arXiv: 2509.23273v1 📥 PDF

作者: Yihao Ding, Soyeon Caren Han, Yanbei Jiang, Yan Li, Zechuan Li, Yifan Peng

分类: cs.CV

发布日期: 2025-09-27

备注: Work in progress

💡 一句话要点

SynDoc：一种混合判别-生成框架，用于增强合成领域自适应文档关键信息提取

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

关键词: 文档理解 关键信息提取 领域自适应 合成数据 判别模型 生成模型 指令调优 递归推理

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在领域特定文档理解中存在幻觉、领域适应性差和依赖大量标注数据等问题。
  2. SynDoc框架结合判别模型和生成模型，利用合成数据和自适应指令调优来提升领域知识提取能力。
  3. SynDoc通过递归推理机制迭代优化模型输出，实现了稳定和精确的文档理解，提升了关键信息提取性能。

📝 摘要（中文）

领域特定的富视觉文档理解（VRDU）由于医学、金融和材料科学等领域文档的复杂性和敏感性而面临重大挑战。现有的大型（多模态）语言模型（LLM/MLLM）取得了可喜的成果，但面临幻觉、领域适应不足以及依赖大量微调数据集等局限性。本文介绍了一种新颖的框架SynDoc，它结合了判别模型和生成模型来应对这些挑战。SynDoc采用稳健的合成数据生成工作流程，利用结构信息提取和领域特定的查询生成来产生高质量的标注。通过自适应指令调优，SynDoc提高了判别模型提取领域特定知识的能力。同时，递归推理机制迭代地细化两个模型的输出，以实现稳定和准确的预测。该框架展示了可扩展、高效和精确的文档理解，并弥合了领域特定适应和通用世界知识之间的差距，从而实现文档关键信息提取任务。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决领域特定富视觉文档理解（VRDU）中，现有大型语言模型（LLM/MLLM）存在的幻觉问题、领域适应性不足以及对大量微调数据集的依赖问题。这些问题限制了LLM/MLLM在医学、金融和材料科学等领域的应用，因为这些领域的文档通常复杂且敏感。

核心思路：SynDoc的核心思路是结合判别模型和生成模型，利用合成数据生成和自适应指令调优来提升模型在特定领域的知识提取能力。通过生成高质量的合成数据，并利用这些数据对判别模型进行指令调优，可以有效地将领域知识注入到模型中。同时，递归推理机制可以迭代地细化模型输出，从而提高预测的稳定性和准确性。

技术框架：SynDoc框架主要包含以下几个模块：1) 合成数据生成模块，利用结构信息提取和领域特定的查询生成来产生高质量的标注数据；2) 自适应指令调优模块，用于提升判别模型提取领域特定知识的能力；3) 递归推理模块，迭代地细化判别模型和生成模型的输出，以实现稳定和准确的预测。整体流程是先生成合成数据，然后使用这些数据对判别模型进行指令调优，最后通过递归推理机制优化模型输出。

关键创新：SynDoc的关键创新在于其混合判别-生成框架，该框架有效地结合了判别模型和生成模型的优势。与传统的仅依赖判别模型或生成模型的方法相比，SynDoc能够更好地利用领域知识，并提高预测的稳定性和准确性。此外，SynDoc的合成数据生成工作流程和自适应指令调优方法也具有创新性，能够有效地解决领域适应性问题。

关键设计：论文中提到使用结构信息提取和领域特定的查询生成来产生高质量的标注数据，但没有详细说明具体的结构信息提取方法和查询生成策略。自适应指令调优的具体实现细节也未详细描述，例如指令的设计、损失函数的选择等。递归推理机制的具体实现细节，例如迭代次数、停止条件等，也未详细说明。这些细节需要在论文的后续章节或补充材料中查找。

📊 实验亮点

摘要中提到SynDoc框架展示了可扩展、高效和精确的文档理解，并弥合了领域特定适应和通用世界知识之间的差距，从而实现文档关键信息提取任务。但具体的实验结果和性能数据未在摘要中给出，需要在论文正文中查找具体的实验数据和对比结果，才能更准确地评估SynDoc的性能提升。

🎯 应用场景

SynDoc框架在医学、金融、材料科学等领域具有广泛的应用前景。它可以用于自动化文档关键信息提取，提高工作效率，降低人工成本。例如，在医学领域，可以用于提取病历中的关键信息，辅助医生进行诊断和治疗。在金融领域，可以用于提取财务报表中的关键信息，辅助投资者进行决策。该研究的未来影响在于推动领域特定VRDU技术的发展，促进人工智能在各个行业的应用。

📄 摘要（原文）

Domain-specific Visually Rich Document Understanding (VRDU) presents significant challenges due to the complexity and sensitivity of documents in fields such as medicine, finance, and material science. Existing Large (Multimodal) Language Models (LLMs/MLLMs) achieve promising results but face limitations such as hallucinations, inadequate domain adaptation, and reliance on extensive fine-tuning datasets. This paper introduces SynDoc, a novel framework that combines discriminative and generative models to address these challenges. SynDoc employs a robust synthetic data generation workflow, using structural information extraction and domain-specific query generation to produce high-quality annotations. Through adaptive instruction tuning, SynDoc improves the discriminative model's ability to extract domain-specific knowledge. At the same time, a recursive inferencing mechanism iteratively refines the output of both models for stable and accurate predictions. This framework demonstrates scalable, efficient, and precise document understanding and bridges the gap between domain-specific adaptation and general world knowledge for document key information extraction tasks.