RAG / 检索增强生成

DaPT: A Dual-Path Framework for Multilingual Multi-hop Question Answering

DaPT：一种多语言多跳问答的双路径框架

Yilin Wang, Yuchun Fan, Jiaoyang Li, Ziming Zhu, Yongyu Mu, Qiaozhi He, Tong Xiao, Jingbo Zhu

机构 * School of Computer Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang, China（东北大学计算机科学与工程学院） ； NiuTrans Research, Shenyang, China（牛译科研） 纠错

专题命中 知识库问答 ：retrieval-augmented generation(abstract)；RAG(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出DaPT框架，通过构建多语言多跳问答基准并采用双语检索与回答策略，解决多语言多跳问答中的基准缺失和语义依赖问题，实验表明其在MuSiQue基准上平均EM得分提升18.3%。

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Total Recall QA: A Verifiable Evaluation Suite for Deep Research Agents

全面回忆问答：深度研究代理的可验证评估套件

Mahta Rafiee, Heydar Soudani, Zahra Abbasiantaeb, Mohammad Aliannejadi, Faegheh Hasibi, Hamed Zamani

专题命中 知识库问答 ：retriever(abstract)；分类 cs.IR

AI总结 本文提出Total Recall QA评估框架，通过结构化知识库和文本语料构建精准查询，建立基于Wikidata-Wikipedia和合成电商知识库的基准测试，评估深度研究代理的检索与生成能力。

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