CFRet-DVQA: Coarse-to-Fine Retrieval and Efficient Tuning for Document Visual Question Answering

Core Concepts

CFRet-DVQA introduces a retrieval-augmented and efficient tuning framework for Document Visual Question Answering, achieving state-of-the-art results across various datasets.

Abstract

CFRet-DVQA addresses the limitations of existing DVQA methods by focusing on multi-page documents and efficient tuning. The methodology involves retrieving relevant segments from documents, leveraging large language models for reasoning, and enhancing performance through instruction tuning. Experimental results demonstrate superior performance compared to previous methods in both single-page and multi-page document datasets.

Stats

CFRet-DVQA achieved state-of-the-art or competitive results with both single-page and multi-page documents in various fields.
Our method comprises three distinct modules: an OCR engine, a retrieval module, and a Large Language Model (LLM).
Experiments conducted on five benchmark datasets show that our framework achieves state-of-the-art or comparable results compared to previous methods.

Quotes

"CFRet-DVQA introduces a simple but effective methodology called CFRet-DVQA."
"Our contributions in this work are four-fold."
"Experiments demonstrate that our methodology achieved state-of-the-art or competitive results."

Key Insights Distilled From

CFRet-DVQA

by Jinxu Zhang,... at arxiv.org 03-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.00816.pdf

Deeper Inquiries

CFRet-DVQAがレイアウトや視覚情報に関連する制限事項を解決するためにさらに改善される方法は何ですか？

CFRet-DVQAの現在のバージョンでは、テキスト情報のみを扱い、レイアウトや画像情報を認識できないという制限があります。これらの問題に対処するために、次のような改善策が考えられます。

マルチモーダルアプローチ：OCRだけでなく画像データも取り込むことで、文書内の視覚的要素を理解しやすくします。
レイアウト認識技術：文書内のテキスト配置や図表構造を理解し、それらを質問へ適切に結びつける手法を導入します。
複数段階リトリーバル：異なるページ間でもコンテクストを維持しながら正確な回答候補セグメントを抽出するため、複数段階リトリーバル戦略を強化します。

これらの改善点はCFRet-DVQAがより包括的かつ効果的なドキュメントビジュアル質問応答システムとして進化させる可能性があります。