論文の概要: Typed-RAG: Type-aware Multi-Aspect Decomposition for Non-Factoid Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.15879v1
• Date: Thu, 20 Mar 2025 06:04:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-21 16:35:08.282329
• Title: Typed-RAG: Type-aware Multi-Aspect Decomposition for Non-Factoid Question Answering
• Title（参考訳）: Typed-RAG:非ファクトイド質問応答のための型認識型マルチアスペクト分解
• Authors: DongGeon Lee, Ahjeong Park, Hyeri Lee, Hyeonseo Nam, Yunho Maeng,
• Abstract要約: 非ファクトイド質問 (NFQ) には明確な答えがなく、様々な推論次元の複数の情報源からの情報を必要とする。 NFQAのためのRAGパラダイムの中で,タイプアウェアなマルチアスペクト分解フレームワークであるTyped-RAGを紹介する。 多アスペクトNFQを単一アスペクトサブクエリに分解することで、Typed-RAGはより情報的かつコンテキスト的に関連する応答を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.275764996205493
• License:
• Abstract: Non-factoid question-answering (NFQA) poses a significant challenge due to its open-ended nature, diverse intents, and the need for multi-aspect reasoning, which renders conventional factoid QA approaches, including retrieval-augmented generation (RAG), inadequate. Unlike factoid questions, non-factoid questions (NFQs) lack definitive answers and require synthesizing information from multiple sources across various reasoning dimensions. To address these limitations, we introduce Typed-RAG, a type-aware multi-aspect decomposition framework within the RAG paradigm for NFQA. Typed-RAG classifies NFQs into distinct types -- such as debate, experience, and comparison -- and applies aspect-based decomposition to refine retrieval and generation strategies. By decomposing multi-aspect NFQs into single-aspect sub-queries and aggregating the results, Typed-RAG generates more informative and contextually relevant responses. To evaluate Typed-RAG, we introduce Wiki-NFQA, a benchmark dataset covering diverse NFQ types. Experimental results demonstrate that Typed-RAG outperforms baselines, thereby highlighting the importance of type-aware decomposition for effective retrieval and generation in NFQA. Our code and dataset are available at \href{https://github.com/TeamNLP/Typed-RAG}{https://github.com/TeamNLP/Typed-RAG}.
• Abstract（参考訳）: 非ファクトイド質問応答(NFQA)は、そのオープンエンドな性質、多様な意図、および従来のファクトイドQAアプローチである検索強化生成(RAG)が不十分なマルチアスペクト推論の必要性により、大きな課題を生んでいる。 ファクトイド問題とは異なり、非ファクトイド質問(NFQ)には明確な答えがなく、様々な推論次元の複数のソースからの情報を合成する必要がある。 これらの制約に対処するため,NFQAのRAGパラダイム内に型認識型多アスペクト分解フレームワークであるTyped-RAGを導入する。 Typed-RAGはNFQを、議論、経験、比較などの異なるタイプに分類し、検索と生成戦略を洗練するためにアスペクトベースの分解を適用する。 多アスペクトNFQを単一アスペクトサブクエリに分解し、結果を集約することにより、Typed-RAGはより情報的かつ文脈的に関連する応答を生成する。 Typed-RAGを評価するために,さまざまなNFQ型をカバーするベンチマークデータセットであるWiki-NFQAを紹介する。 実験の結果,Typed-RAGはベースラインよりも優れており,NFQAの効率的な検索と生成のためのタイプアウェア分解の重要性を強調した。 私たちのコードとデータセットは \href{https://github.com/TeamNLP/Typed-RAG}{https://github.com/TeamNLP/Typed-RAG} で利用可能です。

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