Автор: Денис Аветисян
Новое исследование оценивает, насколько хорошо различные инструменты справляются с извлечением математических формул из документов в формате PDF.
Представлен новый бенчмарк и методология оценки, использующие синтетические данные и LLM для проверки семантической точности извлеченных формул.
Несмотря на растущую потребность в автоматизированной обработке научной литературы, извлечение математических формул из PDF-документов остается сложной задачей. В работе ‘Benchmarking Document Parsers on Mathematical Formula Extraction from PDFs’ предложен новый методологический подход и эталонный набор данных для оценки парсеров PDF, с акцентом на точность извлечения и семантическую корректность формул, достигаемую с помощью синтетических данных и LLM в качестве эксперта-оценщика. Полученные результаты демонстрируют существенные различия в производительности современных парсеров и высокую корреляцию LLM-оценки с экспертным мнением, что позволяет создать надежную и масштабируемую систему оценки. Какие перспективы открываются для дальнейшего улучшения автоматического извлечения и понимания математического контента из научных публикаций?
Препятствия в извлечении знаний: сложность анализа научных PDF-документов
В настоящее время значительная часть научных знаний существует преимущественно в формате PDF, что создает существенные препятствия для автоматизированного анализа и открытия новых знаний. Несмотря на повсеместное распространение этого формата, его структура, ориентированная на визуальное представление, а не на машиночитаемость, затрудняет извлечение структурированных данных. Сложность заключается в том, что PDF-документы часто содержат сложные макеты, таблицы, графики и математические формулы, такие как $E=mc^2$, которые не могут быть легко интерпретированы алгоритмами. В результате, автоматический анализ научных публикаций, необходимый для развития таких областей, как искусственный интеллект и анализ больших данных, существенно замедляется, и потенциал скрытых в этих документах знаний остается нереализованным. Это создает потребность в новых методах и инструментах, способных эффективно извлекать и структурировать информацию из PDF-документов.
Традиционные методы, такие как оптическое распознавание символов (OCR) и поиск по ключевым словам, часто оказываются неэффективными при работе с научной литературой в формате PDF. Сложность заключается в структуре документов: многоколоночный текст, таблицы, рисунки и, что особенно важно, обилие математических формул и уравнений, таких как $E=mc^2$. OCR может ошибочно интерпретировать символы, а простой поиск по ключевым словам не способен выделить значимую информацию из контекста или понять взаимосвязь между различными элементами документа. В результате, извлечение данных становится неточным или неполным, что существенно ограничивает возможности автоматизированного анализа и поиска знаний в научных публикациях.
Неспособность точно извлекать данные из PDF-документов существенно ограничивает возможности современных систем, таких как Retrieval-Augmented Generation (RAG). Для эффективной работы RAG-систем требуется надежное понимание контекста, которое невозможно обеспечить при неполной или неточной информации, полученной из научных статей. Аналогичные трудности возникают и при обучении больших языковых моделей (LLM), поскольку качество и достоверность этих моделей напрямую зависят от качества обучающих данных. Кроме того, создание всеобъемлющих научных баз знаний, необходимых для дальнейших исследований и инноваций, сталкивается с серьезными препятствиями, поскольку неточная парсинг PDF-файлов приводит к фрагментарности и недостоверности хранимой информации, что затрудняет построение связных и логичных научных знаний. В результате, неточная обработка PDF-данных становится узким местом в развитии целого ряда перспективных направлений, требующих автоматизированного анализа и использования научной информации, например, при поиске закономерностей в $x_{i}$ и $y_{i}$ данных или при автоматическом синтезе научных обзоров.
Визуально-языковые модели: новый взгляд на анализ PDF-документов
Визуально-языковые модели (VLM) представляют собой перспективное направление в улучшении парсинга PDF-документов благодаря сочетанию анализа визуальной структуры документа и обработки естественного языка. Традиционные методы, такие как оптическое распознавание символов (OCR), часто сталкиваются с трудностями при интерпретации сложных макетов и извлечении информации из документов, содержащих таблицы, изображения и математические формулы. VLM способны анализировать взаимосвязь между текстом и визуальными элементами, что позволяет более точно идентифицировать структуру документа, понимать контекст и извлекать информацию, даже в случаях низкого качества сканирования или сложных макетов. В отличие от подходов, ориентированных исключительно на текст, VLM используют информацию о расположении элементов, шрифтах и других визуальных признаках для улучшения точности и полноты извлечения данных, что делает их эффективным инструментом для автоматизации обработки PDF-документов.
Визуально-языковые модели (VLM) демонстрируют повышенную точность в анализе структуры PDF-документов по сравнению с традиционными методами оптического распознавания символов (OCR). В отличие от OCR, который обрабатывает изображения текста как последовательность символов, VLM способны учитывать пространственное расположение элементов, что позволяет корректно идентифицировать сложные структуры, такие как таблицы и многоколоночный текст. Особенно значим прогресс в распознавании математических формул, где VLM, анализируя визуальные признаки, эффективно извлекают $latex$-код или другие представления формул, недоступные для стандартного OCR. Повышенная точность извлечения текста и понимания структуры документа позволяет создавать более качественные данные для последующей обработки и анализа.
Применение моделей «зрение-язык» (VLM) к обработке PDF-документов позволяет создавать более качественные наборы данных для обучения больших языковых моделей (LLM). Традиционные методы извлечения информации из PDF часто приводят к ошибкам и неточностям, что негативно сказывается на качестве обучающих данных. VLM, анализируя визуальную структуру документа и текстовый контент одновременно, обеспечивают более точное извлечение данных, включая таблицы, формулы ($x = \frac{-b \pm \sqrt{b^2 — 4ac}}{2a}$), и сложные макеты. Эти высококачественные данные, в свою очередь, значительно повышают эффективность систем извлечения информации на основе LLM, особенно в контексте систем генерации ответов на основе поиска (RAG), где точность извлеченных данных является критически важной для предоставления релевантных и корректных ответов.
Оценка методов парсинга: необходимость надежных метрик
Существующие бенчмарки, такие как OmniDocBench и OLMOCR, демонстрируют ограничения при оценке точности разбора формул. OmniDocBench характеризуется излишне строгими критериями оценки, что приводит к занижению результатов для методов, допускающих незначительные отклонения в форматировании или представлении $latex$-выражений. OLMOCR, в свою очередь, имеет недостаточное покрытие сложных математических выражений, особенно тех, которые содержат многоуровневые вложения, интегралы или пределы, что не позволяет адекватно оценить способность методов к разбору широкого спектра формул, встречающихся в научных публикациях и технических документах.
Традиционные метрики, такие как BLEU и расстояние Левенштейна, не позволяют адекватно оценивать семантическую корректность извлеченных формул. Это связано с тем, что они оценивают поверхностное сходство между текстом, а не его математическое значение. Подтверждением этого является низкая корреляция Пирсона (0.34) между метрикой точности на уровне символов (CDM) и экспертной оценкой, что указывает на несоответствие между автоматизированной оценкой и человеческим восприятием правильности математических выражений, например, $E=mc^2$. Таким образом, для оценки систем распознавания формул необходимы более сложные метрики, учитывающие семантическую валидность и математическую эквивалентность.
Для обеспечения более строгой оценки методов разбора формул предлагается использование синтетической генерации PDF-документов. Этот подход позволяет создавать контролируемые наборы данных, включающие более 2000 математических формул, распределенных по 100 сгенерированным PDF-файлам. Использование ресурсов, таких как Википедия, в качестве источника формул, обеспечивает разнообразие и сложность выражений, включая, например, $E=mc^2$ и интегральные вычисления. Контролируемая среда генерации позволяет точно определять характеристики данных, такие как типы формул, их сложность и визуальные особенности, что необходимо для объективной оценки производительности алгоритмов разбора и выявления слабых мест.
Оценка на основе LLM: инновационный конвейер валидации
Разработанный двухэтапный конвейер сопоставления формул, основанный на больших языковых моделях, таких как GPT-5, значительно повышает точность оценки математических выражений за счет выравнивания полученных результатов парсинга с эталонными данными. Данный подход позволяет не просто сравнивать символы или строки, а анализировать семантическое соответствие формул, что особенно важно при работе со сложными выражениями, содержащими различные обозначения и упрощения. Сопоставление осуществляется в два этапа: сначала происходит грубая фильтрация, а затем — более детальный анализ с использованием возможностей LLM для понимания логической структуры $f(x) = \int_{a}^{b} x^2 dx$. Это обеспечивает более надежную и точную оценку правильности работы систем, предназначенных для автоматического анализа и обработки математических формул.
Внедрение большой языковой модели в качестве эксперта позволило перейти к семантическому сравнению математических формул, что значительно превосходит традиционные методы, основанные на сопоставлении символов или строк. Данный подход демонстрирует высокий уровень согласованности с человеческой оценкой, достигая коэффициента корреляции Пирсона в 0.78. Это означает, что модель способна оценивать правильность формул не просто по формальному соответствию, но и по их смысловому содержанию, учитывая математическую логику и эквивалентность выражений, даже если они представлены в различной форме. Например, $x + x$ и $2x$ будут признаны эквивалентными, в отличие от систем, которые оценивают только точное совпадение символов. Такой подход открывает возможности для более точной и надежной оценки математических задач и моделей.
Разработка высококачественных наборов данных, таких как Dolma и S2ORC, является ключевым фактором для обучения устойчивых больших языковых моделей (LLM) и продвижения научных открытий. В рамках данного подхода, оценка проводилась с использованием более двадцати различных парсеров, что позволило добиться высокой точности и надежности получаемых данных. Эти наборы данных, содержащие структурированную информацию из научных публикаций, служат основой для обучения моделей, способных понимать и анализировать сложные научные концепции, а также выявлять новые закономерности и взаимосвязи. Использование LLM для валидации и улучшения качества данных открывает новые возможности для автоматизации научных исследований и ускорения процесса получения новых знаний, например, в области математики, где $E=mc^2$ является фундаментальной формулой.
Исследование, представленное в статье, демонстрирует стремление к элегантности в области извлечения математических формул из PDF-документов. Авторы не просто оценивают точность парсеров, но и фокусируются на семантической корректности, используя большие языковые модели в качестве судей. Это напоминает о важности гармонии между формой и содержанием. Как однажды заметил Эндрю Ын: «Искусственный интеллект — это не только о создании умных машин, но и об улучшении жизни людей». В данном случае, улучшение жизни достигается за счет более точного и эффективного извлечения знаний из научных текстов, что, безусловно, является шагом к более глубокому пониманию и прогрессу.
Куда Далее?
Представленная работа, стремясь к элегантности оценки извлечения математических формул из PDF, неизбежно обнажает сложность самой задачи. Создание синтетических данных, хоть и необходимое для контролируемого тестирования, оставляет открытым вопрос о том, насколько адекватно они отражают хаос и разнообразие реальных научных публикаций. Безусловно, оценка семантической близости с помощью больших языковых моделей — шаг вперёд, но и здесь кроется ирония: полагаясь на модель для оценки понимания, мы лишь отодвигаем вопрос о том, что вообще означает “понимание” для машины.
Очевидным направлением дальнейших исследований представляется расширение набора данных для тестирования, включение в него большего количества разнообразных PDF-документов, полученных из различных областей науки и техники. Не менее важным является разработка более тонких метрик оценки, учитывающих не только семантическую точность, но и контекстуальную уместность извлеченных формул.
В конечном счёте, истинный прогресс не будет заключаться в создании более совершенных алгоритмов, а в более глубоком понимании того, как информация структурирована в научных текстах, и как её можно представить в форме, доступной для машинной обработки. Возможно, это потребует отказа от попыток имитации человеческого понимания и поиска принципиально новых подходов к анализу и интерпретации научных данных.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.09874.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Когда данные оживают: как LongCat-Flash-Omni объединяет текст, звук и видео в реальном времени
- Квантовые схемы без лишних шагов: обучение с подкреплением для оптимизации вычислений
- Квантовый горизонт: Облачные вычисления нового поколения
- Вариационные и полувариационные неравенства: от теории к практике
- Голос без помех: Новый подход к шумоподавлению
- Прогнозирование потока прямой осмоса: новый подход к точности и надежности
- Сортировка чисел: Новый подход к алгоритму Шора
- Квантовая обработка сигналов: новый подход к умножению и свертке
2025-12-12 04:07