論文の概要: MDER-DR: Multi-Hop Question Answering with Entity-Centric Summaries

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.11223v1
• Date: Wed, 11 Mar 2026 18:38:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-13 14:46:25.592867
• Title: MDER-DR: Multi-Hop Question Answering with Entity-Centric Summaries
• Title（参考訳）: MDER-DR:Entity-Centric Summariesを用いたマルチホップ質問応答
• Authors: Riccardo Campi, Nicolò Oreste Pinciroli Vago, Mathyas Giudici, Marco Brambilla, Piero Fraternali,
• Abstract要約: Map-Disambiguate-Enrich-Reduce (MDER)はコンテキスト由来の3重記述を生成し、エンティティレベルの要約と統合する。 Decompose-Resolve (DR)は、ユーザクエリを解決可能なトリプルに分解し、知識グラフに格納する。 MDERとDRはLLM駆動のQAパイプラインを形成し、スパース、不完全、複雑なリレーショナルデータに対して堅牢である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.756584457554517
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Retrieval-Augmented Generation (RAG) over Knowledge Graphs (KGs) suffers from the fact that indexing approaches may lose important contextual nuance when text is reduced to triples, thereby degrading performance in downstream Question-Answering (QA) tasks, particularly for multi-hop QA, which requires composing answers from multiple entities, facts, or relations. We propose a domain-agnostic, KG-based QA framework that covers both the indexing and retrieval/inference phases. A new indexing approach called Map-Disambiguate-Enrich-Reduce (MDER) generates context-derived triple descriptions and subsequently integrates them with entity-level summaries, thus avoiding the need for explicit traversal of edges in the graph during the QA retrieval phase. Complementing this, we introduce Decompose-Resolve (DR), a retrieval mechanism that decomposes user queries into resolvable triples and grounds them in the KG via iterative reasoning. Together, MDER and DR form an LLM-driven QA pipeline that is robust to sparse, incomplete, and complex relational data. Experiments show that on standard and domain specific benchmarks, MDER-DR achieves substantial improvements over standard RAG baselines (up to 66%), while maintaining cross-lingual robustness. Our code is available at https://github.com/DataSciencePolimi/MDER-DR_RAG.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-Augmented Generation (RAG) over Knowledge Graphs (KGs) は、インデクシングアプローチが、テキストを3倍に減らすと重要なコンテキストニュアンスを失う可能性があるという事実に悩まされる。 本稿では,ドメインに依存しないKGベースのQAフレームワークを提案する。 Map-Disambiguate-Enrich-Reduce (MDER)と呼ばれる新しい索引付け手法は、文脈から派生した三重記述を生成し、その後エンティティレベルの要約と統合する。 ユーザクエリを3つに分解し,反復的推論によってKGに格納する検索機構であるDecompose-Resolve(DR)を導入する。 MDERとDRは共にLLM駆動のQAパイプラインを形成し、スパース、不完全、複雑なリレーショナルデータに対して堅牢である。 実験によると、標準およびドメイン固有のベンチマークでは、MDER-DRは標準RAGベースライン(最大66%)よりも大幅に改善され、言語間の堅牢性を維持している。 私たちのコードはhttps://github.com/DataSciencePolimi/MDER-DR_RAGで利用可能です。

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