論文の概要: Cross-Granularity Hypergraph Retrieval-Augmented Generation for Multi-hop Question Answering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.11247v1
- Date: Fri, 15 Aug 2025 06:36:13 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-18 14:51:23.762102
- Title: Cross-Granularity Hypergraph Retrieval-Augmented Generation for Multi-hop Question Answering
- Title（参考訳）: マルチホップ質問応答のためのクロスグラニティハイパーグラフ検索型生成法
- Authors: Changjian Wang, Weihong Deng, Weili Guan, Quan Lu, Ning Jiang,
- Abstract要約: マルチホップ質問応答 (MHQA) は、正しい回答を得るために複数の経路に散在する知識を統合する必要がある。
従来の検索拡張生成法(RAG)は主に粗い粒度のテキスト意味的類似性に焦点を当てている。
本稿では,HGRAG for MHQAという新しいRAG手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.43814054718318
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Multi-hop question answering (MHQA) requires integrating knowledge scattered across multiple passages to derive the correct answer. Traditional retrieval-augmented generation (RAG) methods primarily focus on coarse-grained textual semantic similarity and ignore structural associations among dispersed knowledge, which limits their effectiveness in MHQA tasks. GraphRAG methods address this by leveraging knowledge graphs (KGs) to capture structural associations, but they tend to overly rely on structural information and fine-grained word- or phrase-level retrieval, resulting in an underutilization of textual semantics. In this paper, we propose a novel RAG approach called HGRAG for MHQA that achieves cross-granularity integration of structural and semantic information via hypergraphs. Structurally, we construct an entity hypergraph where fine-grained entities serve as nodes and coarse-grained passages as hyperedges, and establish knowledge association through shared entities. Semantically, we design a hypergraph retrieval method that integrates fine-grained entity similarity and coarse-grained passage similarity via hypergraph diffusion. Finally, we employ a retrieval enhancement module, which further refines the retrieved results both semantically and structurally, to obtain the most relevant passages as context for answer generation with the LLM. Experimental results on benchmark datasets demonstrate that our approach outperforms state-of-the-art methods in QA performance, and achieves a 6$\times$ speedup in retrieval efficiency.
- Abstract（参考訳）: マルチホップ質問応答 (MHQA) は、正しい回答を得るために複数の経路に散在する知識を統合する必要がある。
従来の検索強化生成法(RAG)は主に、粗粒度のテキスト意味的類似性に注目し、分散知識間の構造的関連を無視し、MHQAタスクにおけるそれらの有効性を制限する。
GraphRAG法は、知識グラフ(KG)を利用して構造関連を捉えるが、構造情報やきめ細かな単語やフレーズレベルの検索に過度に依存する傾向にあり、テキスト意味論の未活用をもたらす。
本稿では,HGRAG for MHQAという新しいRAG手法を提案する。
構造的には、細粒度エンティティがノードとして機能し、粗粒度パスがハイパーエッジとして機能するエンティティハイパーグラフを構築し、共有エンティティを介して知識関連を確立する。
本稿では,ハイパーグラフ拡散による微細なエンティティ類似性と粗いパス類似性を統合したハイパーグラフ検索手法を設計する。
最後に,LLMを用いた回答生成のコンテキストとして,検索結果を意味的かつ構造的に洗練する検索拡張モジュールを用いる。
ベンチマークによる実験結果から,本手法はQA性能において最先端の手法よりも優れており,検索効率の6$\times$高速化を実現していることがわかった。
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