文書画像QAの表理解における検索と生成に適した表現形式の提案

文書画像QAにおいて、表は構造と内容の理解が必要であるため難易度が高い。本研究では、表のテキスト表現（Markdown、要約、併用）がMLLM-RAGの検索と生成に与える影響を検証し、検索と生成に適した表現形式の提案を行う。JDocQAを用いた実験の結果、検索では構造と意味を補完する「併用」が最も有効であった。一方、回答生成では、参照外画像のノイズに対し、画像に加えMarkdownをテキスト提示することが頑健性維持に有効であることを示した。これらに基づき、検索と生成の各段階に適した表テキスト表現の設計指針を提案する。