DocXEval：多模态文档理解可解释性系统评测框架
原文标题：DocXEval: A Systematic Evaluation of Explainability in Multimodal Document Understanding
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论文提出首个面向多模态（文本、布局、图像）文档理解的可解释性框架 DocXEval，适配现有 XAI 方法与指标并支持语义实体识别等任务的多目标评估。系统评测 13 种 XAI 方法、3 类任务、8 个数据集、4 个模型与 17 项指标，发现 Occlusion 整体最忠实可解释，并揭示数据集偏差等问题。
- 问题
- 多模态文档理解模型缺乏可解释性，现有 XAI 方法未适配文本、布局、图像场景。
- 方法
- 构建首个多模态文档理解可解释性框架，适配现有 XAI 方法与指标，并针对语义实体识别等任务做多目标改造。
- 结果
- 系统评测 13 种 XAI 方法、3 类任务、8 个数据集、4 个模型、17 项指标，Occlusion 整体最忠实可解释。
- 影响
- 为高风险场景部署文档理解模型提供选型依据：优先用 Occlusion，并警惕数据集偏差。
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