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AncientDoc: A Benchmark for Chinese Ancient Document Understanding

AncientDoc 是第一个专为 中国古籍文档理解 设计的综合基准数据集，涵盖从 OCR 到 知识推理 的多任务评测，旨在推动多模态大模型在古籍场景下的识别、理解与推理能力研究。

数据集简介

• 数据规模：2,973 页
• 文献数量：约 100 本
• 文献类型：14 类（如总集、楚辞体诗、诗文批评、类书、谱录等）
• 时间跨度：从战国到清代，涵盖多个重要历史时期
• 任务类型：
  1. Page-level OCR：整页文字识别（含竖排、异体字、批注等复杂情况）
  2. Vernacular Translation：文言文到现代汉语的同语种翻译
  3. Reasoning-based QA：基于文意的隐性推理问答
  4. Knowledge-based QA：基于文本事实和背景知识的问答
  5. Linguistic Variant QA：文体、修辞与语言风格相关的问答

数据分布

按朝代分布

• 明代：1,148 页
• 清代：778 页
• 宋代：540 页
• 唐代：208 页
• 汉代：110 页
• 元代：69 页
• 南北朝：54 页
• 晋代：42 页
• 战国：24 页

按类别分布（页数 Top 3）

1. 天文与数学（238 页）
2. 儒学（232 页）
3. 艺术（234 页）

书写体分布

• 楷书：约 97%
• 草书：约 3%

数据格式

数据以 图像 + CSV 标注 形式提供：