Fugu-MT 論文翻訳(概要): DeepRAG: Integrating Hierarchical Reasoning and Process Supervision for Biomedical Multi-Hop QA

論文の概要: DeepRAG: Integrating Hierarchical Reasoning and Process Supervision for Biomedical Multi-Hop QA

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.00671v1
Date: Sat, 31 May 2025 18:52:05 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-06-05 04:22:50.666906
Title: DeepRAG: Integrating Hierarchical Reasoning and Process Supervision for Biomedical Multi-Hop QA
Title（参考訳）: DeepRAG: バイオメディカルマルチホップQAのための階層推論とプロセススーパービジョンの統合
Authors: Yuelyu Ji, Hang Zhang, Shiven Verma, Hui Ji, Chun Li, Yushui Han, Yanshan Wang,
Abstract要約: DeepRAGは、DeepSeekの階層的質問分解機能をRAG Gymに統合する新しいフレームワークである。 MedHopQAデータセットの予備評価によると、DeepRAGはスタンドアロンのDeepSeekやRAG Gymといったベースラインモデルよりも優れており、Exact Matchと概念レベルの正確性の両方において顕著に改善されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 18.943813768298188
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We propose DeepRAG, a novel framework that integrates DeepSeek hierarchical question decomposition capabilities with RAG Gym unified retrieval-augmented generation optimization using process level supervision. Targeting the challenging MedHopQA biomedical question answering task, DeepRAG systematically decomposes complex queries into precise sub-queries and employs concept level reward signals informed by the UMLS ontology to enhance biomedical accuracy. Preliminary evaluations on the MedHopQA dataset indicate that DeepRAG significantly outperforms baseline models, including standalone DeepSeek and RAG Gym, achieving notable improvements in both Exact Match and concept level accuracy.
Abstract（参考訳）: 我々は,DeepSeekの階層的質問分解機能をRAG Gymに統合した新しいフレームワークであるDeepRAGを提案する。難しいMedHopQAバイオメディカル質問応答タスクをターゲットに、DeepRAGは複雑なクエリを正確なサブクエリに体系的に分解し、UMLSオントロジーによって通知される概念レベルの報酬信号を用いて、バイオメディカル精度を向上させる。 MedHopQAデータセットの予備評価によると、DeepRAGはスタンドアロンのDeepSeekやRAG Gymといったベースラインモデルよりも優れており、Exact Matchと概念レベルの正確性の両方において顕著に改善されている。

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