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评测框架|EMNLP2026
中山大学、南洋理工大学、混沌摆实验室提出ProSA多模态文档解析评测框架中山大学、南洋理工大学、混沌摆实验室提出ProSA多模态文档解析评测框架|EMNLP2026
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中山大学、南洋理工大学、混沌摆实验室提出ProSA多模态文档解析评测框架|EMNLP2026
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结果
ProSA先给同一页文档施加可控干扰,再比较前后的解析结果。
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另一个需要检验的问题是,B-SLR能否比干扰面积更好地反映解析结果本身的变化?
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图2|ProSA对比干扰前后的解析结果,检查内容块是否保留,并进一步分析失效类型。
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系统使用原始解析结果作为参照,可以对已有解析器进行对照测试。
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论文在349页中,按不同指标各选出35页,再把所选页面的受干扰解析结果替换为无干扰结果,其余页面保持不变。
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针对这一问题,中山大学、混沌摆实验室(ChaoticPendulumLab,混沌摆科技)、南洋理工大学的研究人员共同提出ProSA多模态文档解析评测框架,比较同一份文档受干扰前后的解析结果,检查哪些内容丢失、哪些结构发生变化,并检验对检索和问答的影响。
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文本
它还使约12%至14%的问题,在解析文本中找不到原本存在的标准答案。
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每个问题的标准答案,原本都存在于两套系统的无干扰解析文本中。
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测试使用相同的问题和固定的回答设置,只改变提供给回答模型的解析文本。
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这里的字符错误率以无干扰解析文本为参照,衡量受干扰后识别结果发生了多大变化。
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变化
这些检查为用结构损失衡量解析变化提供了进一步依据。
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准确率