arXiv cs.AI·60 天前★ 4
DocHop：信息密集文档中的跨领域多跳推理基准
原文标题：DocHop: Benchmarking Out-of-domain Multi-hop Reasoning in Information-Dense Documents
重要度 4/5 · AI 综合评估报道影响力与新鲜度，4–5 分为高价值资讯。
- 问题
- 多模态模型能否用文档上下文决定图表证据如何选取、解读与聚合，缺乏基准。
- 方法
- 构建DocHop基准，用逻辑优先的随机生成管线控制推理深度与视觉密度，覆盖六类任务。
- 结果
- 人类标注准确率超90%，最佳模型仅62.83%。
- 影响
- 图表与上下文联合推理仍是明显短板，产品做文档问答需谨慎评估多跳场景。
所属主题基准测试5
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原始标题：DocHop: Benchmarking Out-of-domain Multi-hop Reasoning in Information-Dense Documents
AI 中文标题：DocHop：信息密集文档中的跨领域多跳推理基准
来源：arXiv cs.AI · 发布于 60 天前
分类：学术研究 · AI 重要度：★ 4（4）
标签：多模态 / 基准测试 / 多跳推理 / 文档理解
关键词：DocHop / benchmark / multi-hop reasoning
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