arXiv cs.AI· Jiaxing Sun, Junyuan Gao, Ruikang Zhang, Hao Zheng, Lingli Ge, Xiao An, Jiang Wu, Huazheng Zeng, Jiahe Song, Chen Zhu, Haote Yang, Jingchao Wang, Lu Chen, Yuanyuan Cao, Ruijie Zhang, Shengxin Lu, Weijia Li, Lijun Wu, Conghui He·· 8 天前AI 评分37
RxnExBench：面向科学文献结构化化学反应提取的视觉语言模型评测基准
RxnExBench: Benchmarking Vision-Language Models for Structured Chemical Reaction Extraction from Scientific Literature
AI 导读
研究人员提出多模态基准 RxnExBench，包含 3,565 个专家标注反应和 2,361 个分子结构，用于评测视觉语言模型的结构化化学反应提取能力。该基准统一了 15 个反应角色与 26 个核心字段，并提出解耦分子识别与高阶推理的 Oracle-MolRec 协议。对 9 个 SOTA 模型的评测显示多模态整合与化学推理是主要瓶颈，相关数据和代码均已开源。
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