[논문리뷰] Logics-Parsing Technical Report

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저자: Xiangyang Chen, Shuzhao Li, Xiuwen Zhu, Yongfan Chen, Fan Yang, Cheng Fang, Lin Qu, Xiaoxiao Xu, Hu Wei, Minggang Wu

핵심 연구 목표

본 논문은 기존 LVLM이 복잡한 문서 레이아웃 및 읽기 순서 처리에서 겪는 한계를 극복하고, 이를 위해 강화 학습(Reinforcement Learning) 을 통해 고도화된 종단 간 LVLM 기반 문서 파싱 모델 을 개발하는 것을 목표로 합니다. 특히, 다단 신문이나 포스터와 같은 복잡한 문서 유형에 대한 정확한 레이아웃 분석 및 읽기 순서 추론 능력을 향상시키고자 합니다.

핵심 방법론

제안된 Logics-Parsing 모델은 2단계 SFT-then-RL 훈련 전략 을 따릅니다. 첫 번째 SFT(Supervised Fine-Tuning) 단계 에서는 Qwen2.5-VL-7B 를 30만 개 이상의 고품질 페이지 수준 문서 이미지에 대해 다중 유형 데이터(일반 텍스트, 수학 공식, 테이블, 화학 공식, 손글씨 한자) 를 포함하여 미세 조정합니다. 두 번째 LC-RL(Layout-Centric Reinforcement Learning) 단계 에서는 GRPO(Group Relative Policy Optimization) 를 사용하여 모델을 강화하며, 텍스트 정확도, 레이아웃 정밀도, 논리적 읽기 순서 를 평가하는 다중 구성 요소 보상 함수 를 통해 복잡한 레이아웃 처리 능력을 최적화합니다.

주요 결과

Logics-Parsing 은 새로 구축된 LogicsParsingBench 벤치마크에서 종합적으로 SOTA(State-of-the-Art) 성능 을 달성했습니다. 영어(0.124) 및 중국어(0.145) 문서에서 가장 낮은 총 편집 거리 를 기록했으며, 특히 읽기 순서 편집 거리 에서 Logics-Parsing-SFT 대비 영어(0.149→0.136) 및 중국어(0.155→0.113)에서 상당한 개선을 보였습니다. 순수 텍스트, 화학 구조 및 손글씨 콘텐츠 파싱에서 뛰어난 성능을 입증했으나, 테이블 구조 인식 및 수학 공식 인식에서는 최고 상용 도구 대비 성능 격차가 있음을 인정했습니다.

AI 실무자를 위한 시사점

LVLM과 강화 학습의 결합 이 복잡한 문서 파싱 태스크에서 강력한 성능 향상을 가져올 수 있음을 보여줍니다. 특히, SFT를 통한 초기 안정화 와 레이아웃 중심 RL을 통한 일반화 전략은 문서 지능 시스템 개발에 중요한 가이드라인을 제공합니다. 또한, LogicsParsingBench 는 실제 복잡성을 반영하는 새로운 평가 벤치마크로, 향후 문서 인텔리전스 연구 및 개발의 기준으로 활용될 수 있습니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.