قدم الباحثون BaFCo، وهو مجموعة بيانات معيارية جديدة مصممة لمعالجة ندرة البيانات الموضحة عالية الجودة للغات منخفضة الموارد مثل البنغالية في مهام فهم المستندات. تركز المجموعة على تحليل تنسيق المستند (DLA) واستخراج المعلومات الرئيسية (KIE) من خلال جمع 200 نموذج حكومي بنغلاديشي معقد متعدد الصفحات من قطاعات مثل الزراعة والتعليم والبنوك وإدارة الأراضي.
- يتضمن BaFCo مخطط توضيح دقيق مع 26 نوعًا من كيانات النموذج ومجموعة منفصلة من الكيانات الخشنة مكونة من 5 أنواع لالتقاط التعقيد الهيكلي.
- تقيم الدراسة أحدث نماذج اللغة الكبيرة متعددة الوسائط (MLLMs) من سلاسل ChatGPT وGemini وClaude وQwen وKimi باستخدام أوامر zero-shot وchain-of-thought.
- تسلط النتائج الضوء على قيود MLLMs الحالية في فهم النماذج البنغالية، لا سيما في تحديد مواقع الكيانات النموذجية الدقيقة بدقة.
مجموعة البيانات والكود هما.