論文の概要: Bridging the Long-Tail Gap: Robust Retrieval-Augmented Relation Completion via Multi-Stage Paraphrase Infusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.22261v1
• Date: Fri, 24 Apr 2026 06:10:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-27 15:36:26.364024
• Title: Bridging the Long-Tail Gap: Robust Retrieval-Augmented Relation Completion via Multi-Stage Paraphrase Infusion
• Title（参考訳）: 多段パラフレーズ注入によるロバスト検索・拡張関係補完のブリッジング
• Authors: Fahmida Alam, Mihai Surdeanu, Ellen Riloff,
• Abstract要約: 大規模言語モデル (LLM) は関係完備化 (RC) に苦しむ 本稿では,新しい多段パラフレーズ誘導型関係補完フレームワークRC-RAGを提案する。 2つのベンチマークデータセットで5つのLLM実験を行った結果、RC-RAGは複数のRAGベースラインを一貫して上回っていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.973722690980065
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) struggle with relation completion (RC), both with and without retrieval-augmented generation (RAG), particularly when the required information is rare or sparsely represented. To address this, we propose a novel multi-stage paraphrase-guided relation-completion framework, RC-RAG, that systematically incorporates relation paraphrases across multiple stages. In particular, RC-RAG: (a) integrates paraphrases into retrieval to expand lexical coverage of the relation, (b) uses paraphrases to generate relation-aware summaries, and (c) leverages paraphrases during generation to guide reasoning for relation completion. Importantly, our method does not require any model fine-tuning. Experiments with five LLMs on two benchmark datasets show that RC-RAG consistently outperforms several RAG baselines. In long-tail settings, the best-performing LLM augmented with RC-RAG improves by 40.6 Exact Match (EM) points over its standalone performance and surpasses two strong RAG baselines by 16.0 and 13.8 EM points, respectively, while maintaining low computational overhead.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLMs) は、検索強化世代 (RAG) の双方で、特に必要な情報が稀または疎に表現されている場合、関係完備化 (RC) に苦慮する。 そこで本研究では,複数段階にわたる関係パラフレーズを体系的に組み込んだ多段階関係補完フレームワークRC-RAGを提案する。 特にRC-RAG (a)パラフレーズを検索に統合し、関係の語彙的範囲を広げる。 (b)パラフレーズを用いて関係を意識した要約を生成し、 (c) 生成中のパラフレーズを利用して関係完了の推論を導出する。 重要な点として,本手法はモデル微調整を必要としない。 2つのベンチマークデータセットで5つのLLM実験を行った結果、RC-RAGは複数のRAGベースラインを一貫して上回っていることがわかった。 ロングテール設定では、RC-RAGで強化された最高の性能のLLMは、スタンドアローンのパフォーマンスよりも40.6のエクサクトマッチ(EM)ポイントを改善し、それぞれ16.0と13.8のEMポイントの2つの強力なRAGベースラインを超えた。

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