LongHisDoc：中文长历史文档理解综合基准
原文标题：LongHisDoc: A Comprehensive Benchmark for Chinese Long Historical Document Understanding
重要度 3/5 · AI 综合评估报道影响力与新鲜度，4–5 分为高价值资讯。
研究推出首个面向长（整本书）历史文档理解的基准 LongHisDoc，含 101 份 PDF、1012 组专家标注问答，平均每份 85.1 页、42776 token。评估显示最强 LVLM 与 LLM 准确率仅 62.9% 与 69.9%，并评估了多模态检索器与端到端 RAG 性能。
- 问题
- 中文长历史文档（整本书）理解缺乏评测基准，模型能力未知。
- 方法
- 构建首个长历史文档基准，含101份PDF、1012组专家问答，覆盖单页/跨页/多跳/无解四类，需融合文本、版式与视觉证据。
- 结果
- 最强LVLM与LLM准确率仅62.9%和69.9%。
- 影响
- 做古籍数字化或中文文档RAG的团队可据此定位多模态长文档的短板，并复用其检索与端到端RAG评测。
机构：SCUT-DLVCLab
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