DocAttriBench: Benchmarking Answer Grounding in Document Visual Question Answering
DocAttriBench：文档视觉问答的答案证据定位基准
🧭 多模态文档VQA评估基准
University of Modena and Reggio Emilia · University of Pisa
提出 DocAttriBench 基准与 MAPPET 自动归因方法，评估多模态 LLM 在文档 VQA 中的答案证据定位能力
📌 工作参考价值（4 点）
- MAPPET 的 mask-perplexity 归因可迁移到电商商品详情页/广告素材问答：通过对输入区域做掩码扰动，用 perplexity 上升幅度自动定位支撑答案的关键元素，低成本生产“答案-证据”对齐数据，减少人工框选成本。
- 在客服问答、商品资质审核、广告文案合规等场景，不要只评测答案正确率：要求 MLLM 返回 supporting element 并计算 attribution accuracy，可暴露“答对但证据定位错”的可信度问题，适合作为 RLHF/DPO 奖励项或上线前评测门禁。
- 若要生成推荐理由、商品卖点或搜索摘要，建议显式加入布局感知与证据约束，因为该基准显示大模型答案准确率高但 grounding 差；后处理可校验归因区域与生成内容一致，提升可解释性。
- 可利用 DAB 开源的自动标注流程，对业务中已有文档 VQA 数据快速扩展 grounding 标签，支撑可验证推荐/问答模型的训练与回归测试。