RAG / 检索增强生成

LitTraceQA: A Benchmark for Multi-Stage Grounding and Verification in Scientific Question Answering

LitTraceQA：面向科学问答的多阶段溯源与验证基准

Xuye Liu, Yimu Wang, Peng Shi, Bo Xue, Xiangrui Ke, Songcheng Cai, Kath Choi, Di Wu, Freda Shi, Krzysztof Czarnecki

机构 * University of Waterloo（滑铁卢大学） ； Amazon（亚马逊公司） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出LitTraceQA基准，用于科学问答的多阶段溯源与验证，提供含多类型证据的问答数据，可评估系统的论文检索、证据溯源及答案准确性，助力生成可验证的科学问答结果。

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