論文の概要: CORG: Generating Answers from Complex, Interrelated Contexts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.00023v1
• Date: Fri, 25 Apr 2025 02:40:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:55.101037
• Title: CORG: Generating Answers from Complex, Interrelated Contexts
• Title（参考訳）: CORG:複雑な相互関連文脈から回答を生成する
• Authors: Hyunji Lee, Franck Dernoncourt, Trung Bui, Seunghyun Yoon,
• Abstract要約: 現実世界のコーパスでは、知識は文書間で頻繁に再帰するが、曖昧な命名、時代遅れの情報、エラーのためにしばしば矛盾を含む。 以前の研究では、言語モデルはこれらの複雑さに苦しむことが示されており、典型的には孤立した単一要因に焦点を当てている。 複数のコンテキストを個別に処理されたグループに整理するフレームワークであるContext Organizer (CORG)を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.213304718157985
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In a real-world corpus, knowledge frequently recurs across documents but often contains inconsistencies due to ambiguous naming, outdated information, or errors, leading to complex interrelationships between contexts. Previous research has shown that language models struggle with these complexities, typically focusing on single factors in isolation. We classify these relationships into four types: distracting, ambiguous, counterfactual, and duplicated. Our analysis reveals that no single approach effectively addresses all these interrelationships simultaneously. Therefore, we introduce Context Organizer (CORG), a framework that organizes multiple contexts into independently processed groups. This design allows the model to efficiently find all relevant answers while ensuring disambiguation. CORG consists of three key components: a graph constructor, a reranker, and an aggregator. Our results demonstrate that CORG balances performance and efficiency effectively, outperforming existing grouping methods and achieving comparable results to more computationally intensive, single-context approaches.
• Abstract（参考訳）: 現実世界のコーパスでは、知識は文書間で頻繁に再帰するが、不明瞭な命名、時代遅れの情報、またはエラーのためにしばしば矛盾を含むため、コンテキスト間の複雑な相互関係が生じる。 以前の研究では、言語モデルはこれらの複雑さに苦しむことが示されており、典型的には孤立した単一要因に焦点を当てている。 私たちはこれらの関係を,気を散らす,曖昧にする,偽造する,複製する,という4つのタイプに分類します。 分析の結果,これらすべての相互関係を同時に扱う手法は存在しないことがわかった。 そこで我々は,複数のコンテキストを個別に処理したグループに整理するフレームワークであるContext Organizer (CORG)を紹介した。 この設計により、モデルは曖昧さを確保しながら、すべての関連する答えを効率的に見つけることができる。 CORGは、グラフコンストラクタ、リランカ、アグリゲータの3つのキーコンポーネントで構成されている。 以上の結果から,CORGは性能と効率のバランスを効果的に保ち,既存のグループ化手法より優れ,計算集約的な単一コンテキストアプローチに匹敵する結果が得られた。

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