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M3DocRAG：多模态检索是您进行多页多文档理解所需的
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内容提要
本文介绍了TAT-DQA数据集，包含来自财务报告的半结构化表格和非结构化文本，以及16558个问答对。作者提出的MHST模型能够有效处理多模态信息，回答不同问题。尽管该模型优于基线方法，但仍未达到专家水平，旨在推动视觉与语言融合的研究。
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关键要点
- TAT-DQA数据集包含来自财务报告的半结构化表格和非结构化文本，以及16558个问答对。
- 作者提出的MHST模型能够有效处理多模态信息，回答不同类型的问题。
- MHST模型运用离散推理进行训练，结果优于基线方法。
- 尽管MHST模型表现良好，但仍未达到专家水平。
- 作者希望通过新的数据集促进视觉与语言融合的研究。
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