論文の概要: MuISQA: Multi-Intent Retrieval-Augmented Generation for Scientific Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.16283v1
• Date: Thu, 20 Nov 2025 12:03:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-21 17:08:52.602324
• Title: MuISQA: Multi-Intent Retrieval-Augmented Generation for Scientific Question Answering
• Title（参考訳）: MuISQA:科学質問応答のための多項目検索型生成
• Authors: Zhiyuan Li, Haisheng Yu, Guangchuan Guo, Nan Zhou, Jiajun Zhang,
• Abstract要約: Multi-Intent Scientific Question Answering (MuISQA) ベンチマークは、サブクエストにおける不均一なエビデンスカバレッジに基づくRAGシステムの評価を目的としている。 さらに,大規模言語モデル(LLM)を利用した意図認識検索フレームワークを提案する。 MuISQAベンチマークおよび他の一般RAGデータセットを用いた実験により,本手法は従来手法,特に検索精度および証拠カバレッジにおいて,常に優れた性能を発揮することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.26521741515184
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Complex scientific questions often entail multiple intents, such as identifying gene mutations and linking them to related diseases. These tasks require evidence from diverse sources and multi-hop reasoning, while conventional retrieval-augmented generation (RAG) systems are usually single-intent oriented, leading to incomplete evidence coverage. To assess this limitation, we introduce the Multi-Intent Scientific Question Answering (MuISQA) benchmark, which is designed to evaluate RAG systems on heterogeneous evidence coverage across sub-questions. In addition, we propose an intent-aware retrieval framework that leverages large language models (LLMs) to hypothesize potential answers, decompose them into intent-specific queries, and retrieve supporting passages for each underlying intent. The retrieved fragments are then aggregated and re-ranked via Reciprocal Rank Fusion (RRF) to balance coverage across diverse intents while reducing redundancy. Experiments on both MuISQA benchmark and other general RAG datasets demonstrate that our method consistently outperforms conventional approaches, particularly in retrieval accuracy and evidence coverage.
• Abstract（参考訳）: 複雑な科学的疑問は、遺伝子変異の同定や関連疾患とのリンクなど、複数の意図を伴っていることが多い。 これらのタスクは、様々な情報源やマルチホップ推論による証拠を必要とするが、従来の検索強化世代(RAG)システムは、通常は単一インテリジェント指向であり、不完全な証拠カバレッジをもたらす。 この制限を評価するために,サブクエストにおけるRAGシステムの評価を目的としたMuISQA(Multi-Intent Scientific Question Answering)ベンチマークを導入する。 さらに,大規模言語モデル(LLM)を利用した意図認識検索フレームワークを提案する。 取得したフラグメントは、Reciprocal Rank Fusion (RRF)を介して集約され、冗長性を低減しつつ、さまざまなインテントにわたるカバレッジのバランスをとる。 MuISQAベンチマークおよび他の一般RAGデータセットを用いた実験により,本手法は従来手法,特に検索精度および証拠カバレッジにおいて,常に優れた性能を発揮することが示された。

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