[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 모델을 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 전략을 따릅니다. 첫 번째 SFT(Supervised Fine-Tuning) 단계에서는 Qwen2.5-VL-7B를 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) 단계에서는 GRPO(Group Relative Policy Optimization)를 사용하여 모델을 강화하며, 텍스트 정확도, 레이아웃 정밀도, 논리적 읽기 순서를 평가하는 다중 구성 요소 보상 함수를 통해 복잡한 레이아웃 처리 능력을 최적화합니다.

주요 결과

Logics-Parsing은 새로 구축된 LogicsParsingBench 벤치마크에서 종합적으로 SOTA(State-of-the-Art) 성능을 달성했습니다. 영어(0.124) 및 중국어(0.145) 문서에서 가장 낮은 총 편집 거리를 기록했으며, 특히 읽기 순서 편집 거리에서 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 결합이 복잡한 문서 파싱 태스크에서 강력한 성능 향상을 가져올 수 있음을 보여줍니다. 특히, SFT를 통한 초기 안정화와 레이아웃 중심 RL을 통한 일반화 전략은 문서 지능 시스템 개발에 중요한 가이드라인을 제공합니다. 또한, LogicsParsingBench는 실제 복잡성을 반영하는 새로운 평가 벤치마크로, 향후 문서 인텔리전스 연구 및 개발의 기준으로 활용될 수 있습니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.