論文の概要: AUEB-Archimedes at RIRAG-2025: Is obligation concatenation really all you need?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.11567v1
• Date: Mon, 16 Dec 2024 08:54:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 15:50:00.281776
• Title: AUEB-Archimedes at RIRAG-2025: Is obligation concatenation really all you need?
• Title（参考訳）: RIRAG-2025のAUEB-Archimedes: 義務は本当に必要なものなのでしょうか?
• Abstract要約: 本稿では,RIRAG-2025のために開発したシステムについて述べる。 生成された回答は、参照フリーでモデルベースのメトリクスであるRePASを用いて評価される。 抽出された節から重要な文(「無視」)を抽出するRePASの神経成分を利用することで、精度の高いスコア(0.947)が得られることを示す。 そして、いくつかの代替案の中で最も優れたRePASで答えを選択することで、より可読で比較的高い結果が得られる可読で一貫性のある回答を生成することができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.172264842171682
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents the systems we developed for RIRAG-2025, a shared task that requires answering regulatory questions by retrieving relevant passages. The generated answers are evaluated using RePASs, a reference-free and model-based metric. Our systems use a combination of three retrieval models and a reranker. We show that by exploiting a neural component of RePASs that extracts important sentences ('obligations') from the retrieved passages, we achieve a dubiously high score (0.947), even though the answers are directly extracted from the retrieved passages and are not actually generated answers. We then show that by selecting the answer with the best RePASs among a few generated alternatives and then iteratively refining this answer by reducing contradictions and covering more obligations, we can generate readable, coherent answers that achieve a more plausible and relatively high score (0.639).
• Abstract（参考訳）: 本稿では,RIRAG-2025のために開発したシステムについて述べる。 生成された回答は、参照フリーでモデルベースのメトリクスであるRePASを用いて評価される。 我々のシステムは3つの検索モデルとリランカの組み合わせを使用している。 抽出された文から重要な文(「無視」)を抽出するRePASの神経成分を利用することで,検索された文から直接抽出された結果が実際に生成されていないにもかかわらず,精度の高いスコア(0.947)が得られることを示す。 次に、いくつかの生成した選択肢の中で最高のRePASで回答を選択し、矛盾を減らし、より多くの義務を負うことで、繰り返しこの答えを精査することにより、より可読で、比較的高いスコア(0.639)を得ることのできる、読みやすい、一貫性のある回答を生成することができることを示す。

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