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·· 3 小时前AI 评分34
RxnExBench：面向科学文献结构化化学反应抽取的视觉语言模型基准
RxnExBench: Benchmarking Vision-Language Models for Structured Chemical Reaction Extraction from Scientific Literature
AI 导读
研究者提出 RxnExBench，面向科学文献结构化化学反应抽取的多模态基准，含 3,565 个专家标注反应和 2,361 个分子结构。该基准采用 15 种反应角色、26 个核心字段的 schema，并用 Oracle-MolRec 协议分离分子识别与推理。9 个 VLM 的评测显示，schema 复杂度和推理需求上升会大幅拉低性能，多模态整合与化学感知推理仍是主要瓶颈。
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