論文の概要: UETQuintet at BioCreative IX - MedHopQA: Enhancing Biomedical QA with Selective Multi-hop Reasoning and Contextual Retrieval
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.06974v1
- Date: Sun, 11 Jan 2026 16:12:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-13 19:08:01.097058
- Title: UETQuintet at BioCreative IX - MedHopQA: Enhancing Biomedical QA with Selective Multi-hop Reasoning and Contextual Retrieval
- Title（参考訳）: UETQuintet at BioCreative IX - MedHopQA: Enhancing Biomedical QA with Selective Multi-hop Reasoning and Contextual Retrieval
- Authors: Quoc-An Nguyen, Thi-Minh-Thu Vu, Bich-Dat Nguyen, Dinh-Quang-Minh Tran, Hoang-Quynh Le,
- Abstract要約: 直接質問と逐次質問の両方を効果的に解決するモデルを提案する。
マルチソース情報検索とインコンテキスト学習を利用して、回答を生成するためのリッチで関連するコンテキストを提供する。
当社のアプローチでは,Exact Matchスコア0.84を達成し,現行のリーダボードで2位となった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Biomedical Question Answering systems play a critical role in processing complex medical queries, yet they often struggle with the intricate nature of medical data and the demand for multi-hop reasoning. In this paper, we propose a model designed to effectively address both direct and sequential questions. While sequential questions are decomposed into a chain of sub-questions to perform reasoning across a chain of steps, direct questions are processed directly to ensure efficiency and minimise processing overhead. Additionally, we leverage multi-source information retrieval and in-context learning to provide rich, relevant context for generating answers. We evaluated our model on the BioCreative IX - MedHopQA Shared Task datasets. Our approach achieves an Exact Match score of 0.84, ranking second on the current leaderboard. These results highlight the model's capability to meet the challenges of Biomedical Question Answering, offering a versatile solution for advancing medical research and practice.
- Abstract（参考訳）: バイオメディカル質問応答システムは複雑な医療クエリの処理において重要な役割を担っているが、医療データの複雑な性質とマルチホップ推論の要求に苦慮することが多い。
本稿では,直接質問と逐次質問の両方を効果的に解決するモデルを提案する。
シーケンシャルな質問は一連のステップにまたがって推論を行う一連のサブクエストに分解されるが、直接的な質問は直接処理され、効率の確保と処理オーバーヘッドの最小化が図られる。
さらに、マルチソース情報検索とインコンテキスト学習を活用し、回答を生成するためのリッチで関連するコンテキストを提供する。
我々は,BioCreative IX-MedHopQA共有タスクデータセットを用いて評価を行った。
当社のアプローチでは,Exact Matchスコア0.84を達成し,現行のリーダボードで2位となった。
これらの結果は,医学的質問回答の課題を満たすためのモデルの能力を強調し,医学的な研究と実践を進めるための汎用的なソリューションを提供する。
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