Omni-JDocVQA:多種多様な文書を含んだ日本語視覚文書理解ベンチマークの構築

テムを利用する状況では，ユーザの置かれた状況に視覚言語モデル（VisionLanguageModel;VLM）の基づく質問が先に存在し，それを解決するために文発展に伴い，文書画像を直接理解する視覚文書理書を調査するのであり，データセットの作問方法と解[1]の研究が進んでいる．その中核をなすタスは質問と文書の因果関係が反転している．したがっクが，DocumentVisualQuestionAnswering（DocVQA）て，モデルの真の実用性を評価するためには，この[2–10]である．英語圏においては，実世界の文書ような因果関係まで想定した自然な質問を設計するの多様性や複雑性を反映するため，多様なドメイことが求められる．ンを対象としたDUDE[6]や，長文読解に特化したこれらの課題を解決すべく，本研究では新しい日MMLongBench-Doc[7]など，高度なベンチマークが本語視覚文書理解ベンチマーク「Omni-JDocVQA」提案されている．しかし，日本語圏におけるベンチを設計する．まず，分析対象となる文書として広範マーク整備[8–10]は，英語圏の進展と比べて発展途なドメインとフォーマットを網羅し，これらを横断上であり，以下の3つの課題を抱えている．するラベル体系を定義・付与することで，評価対象日本語文書の網羅性の欠如既存ベンチマークのモデルに対する精密な分析を可能とする．質問作は，官公庁の公開文書[8]やスライド形式[9]など特成プロセスにおいては「ユーザの利用コンテキス定の情報源・形式に偏っており，多様なドメインやト」を先に定義し，文書内容を既知としない状況下フォーマットを網羅できていない．DocVQAタスクでの作問を行うことで，実際の利用に即した推論能におけるVLMの汎用的な能力を測定するためには，力を要求するVQAタスクとした．本ベンチマークorg/licenses/by/4.0/).は特定の文書種別に依存しない汎用的な視覚文書理解能力の評価基盤を提供する．また本ベンチマークを用いた評価を通じて，現行のVQAモデルの限界を明らかにする．