OmniDocBench: Ein neuer Standard für die Bewertung der Dokumentenanalyse

OmniDocBench: Ein neuer Benchmark für die PDF-Dokumentenanalyse

Die Extraktion von Dokumenteninhalten ist ein entscheidender Aspekt im Bereich Computer Vision, insbesondere für Large Language Models (LLMs) und Retrieval-Augmented Generation (RAG) Technologien, die auf qualitativ hochwertige Daten angewiesen sind. Bisherige Verfahren zur Dokumentenanalyse stoßen jedoch an ihre Grenzen, wenn es um die Vielfalt der Dokumenttypen und eine umfassende Evaluierung geht.

Um diesen Herausforderungen zu begegnen, wurde OmniDocBench entwickelt, ein neuer Benchmark, der die automatisierte Extraktion von Dokumenteninhalten vorantreiben soll. OmniDocBench umfasst einen sorgfältig kuratierten und annotierten hochwertigen Evaluierungsdatensatz, der neun verschiedene Dokumenttypen beinhaltet, darunter wissenschaftliche Arbeiten, Lehrbücher und Präsentationen.

Der Benchmark bietet ein flexibles und umfassendes Evaluierungsframework mit 19 Layout-Kategorien und 14 Attribut-Labels. Dies ermöglicht mehrstufige Bewertungen über gesamte Datensätze, einzelne Module oder spezifische Datentypen hinweg. Mithilfe von OmniDocBench wurde eine umfassende vergleichende Analyse bestehender modularer Pipelines und multimodaler End-to-End-Methoden durchgeführt. Dabei wurden die Grenzen der derzeitigen Verfahren bei der Handhabung unterschiedlicher Dokumenttypen und der Gewährleistung einer fairen Evaluierung aufgezeigt.

Vielfalt der Daten im Fokus

Ein Hauptproblem bei bisherigen Benchmarks ist die mangelnde Diversität der Datensätze. Oftmals konzentrieren sich diese auf wissenschaftliche Publikationen, was die Generalisierbarkeit der Ergebnisse auf andere Dokumenttypen einschränkt. OmniDocBench hingegen deckt ein breites Spektrum an Dokumenten ab, um die Robustheit von Parsing-Methoden unter realistischen Bedingungen zu testen.

Umfassende Annotationen für präzise Evaluation

Die Qualität der Annotationen ist entscheidend für eine aussagekräftige Evaluierung. OmniDocBench zeichnet sich durch detaillierte Annotationen aus, die sowohl Layoutinformationen als auch semantische Attribute erfassen. Die 19 Layout-Kategorien und 14 Attribut-Labels ermöglichen eine differenzierte Analyse der Performance von Parsing-Methoden.

Flexibles Framework für modulare und End-to-End-Methoden

OmniDocBench unterstützt die Evaluierung sowohl modularer Pipelines als auch End-to-End-Methoden. Modulare Systeme bestehen aus einzelnen Komponenten für Layoutanalyse, Texterkennung und Tabellenextraktion, während End-to-End-Methoden den gesamten Prozess in einem einzigen Modell abbilden. Das Framework ermöglicht die Bewertung der Performance auf verschiedenen Ebenen, von der gesamten Pipeline bis hin zu einzelnen Modulen.

Ausblick und Bedeutung für die Entwicklung von KI-Lösungen

OmniDocBench setzt einen neuen Standard für die Evaluierung von Dokumentenanalyse-Verfahren. Durch die Bereitstellung eines vielfältigen Datensatzes und eines umfassenden Frameworks trägt der Benchmark zur Entwicklung robusterer und präziserer Parsing-Methoden bei. Dies ist insbesondere für Unternehmen wie Mindverse relevant, die KI-gestützte Content-Tools und maßgeschneiderte Lösungen wie Chatbots, Voicebots und KI-Suchmaschinen entwickeln. Die verbesserte Dokumentenanalyse ermöglicht die effiziente Verarbeitung und Nutzung von Informationen aus verschiedensten Dokumenttypen und trägt somit zur Optimierung von KI-Anwendungen bei.

Der Code und der Datensatz sind unter https://github.com/opendatalab/OmniDocBench verfügbar.

Bibliographie Ouyang, L., et al. "OmniDocBench: Benchmarking Diverse PDF Document Parsing with Comprehensive Annotations." arXiv preprint arXiv:2412.07626 (2024). Adhikari, N. S., & Agarwal, S. "A Comparative Study of PDF Parsing Tools Across Diverse Document Categories." arXiv preprint arXiv:2410.09871 (2024). "Benchmarking PDF Models for Parsing Accuracy." Reddit. r/LangChain. Jaume, G., et al. "DocLayNet: A Dataset for Document Layout Analysis." arXiv preprint arXiv:2410.09871 (2024). "An Evaluation of PDF Segmentation and Layout Analysis Models." Aryn.ai Blog. Grinsztajn, L., et al. "TableBench: A Comprehensive Benchmark and Evaluation Methodology for Table Structure Recognition." arXiv preprint arXiv:2410.09871 (2024). "RD-TableBench." Reducto.ai Blog. Zhang, Q., et al. "Document Parsing Unveiled: Techniques, Challenges, and Prospects for Structured Information Extraction." arXiv preprint arXiv:2410.21169 (2024).