fact-grounding gap

新研究解决多跳问答中的事实基础差距问题

研究人员正在探索改进多跳问答（QA）系统的新方法，这些系统需要综合来自多个文档的信息。一项研究发现了一个“事实基础差距”，即模型即使在检索到相关段落时也未能提取正确信息，这占了所有每跳错误的近一半。另一种方法HyperProve，利用答案引导的超图事实扩展来构建连贯的证据链，从而提高了准确性。第三篇论文介绍了一个上下文增强的训练框架，将知识图谱与支持性上下文配对，并采用修复流程在强化学习之前提高事实准确性。