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Adaptive Markup Language Generation for Contextual Visual Document Understanding
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内容提要
本研究提出了一种自适应标记语言生成方法，旨在解决视觉文档理解中视觉感知与文本理解的整合问题。该模型在复杂文档布局下表现优异，显著提升了视觉场景的推理和理解能力。
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关键要点
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本研究提出了一种自适应标记语言生成方法，旨在解决视觉文档理解中视觉感知与文本理解的整合问题。
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该模型在复杂文档布局下表现优异，显著提升了视觉场景的推理和理解能力。
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研究通过自适应生成标记语言（如Markdown、JSON等）建立结构化文档表示。
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模型在视觉文档理解基准测试中显著优于现有模型。
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