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arXiv 提出 SUDO 学术话语本体，提升 LLM 科学问答
研究指出概念中心与陈述中心两类学术知识图谱都只保留预设抽取单元内的内容，无法反映论文如何构建知识。作者提出学术上层话语本体 SUDO，自底向上构建每篇论文的学术话语并连接为全球学术话语，在基于 LLM 的科学问答任务上取得性能提升。
arXiv NLP6 天前
#科学问答
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ArcticQA 基准发布：评测 LLM 北极科学弃答能力
研究者发布 ArcticQA 数据集与 ArcticAbstain 配对基准，用于评测 LLM 在无正确答案时是否应弃答。对 Gemini、Claude、ChatGPT 家族八个模型的 9312 次测试显示，答案存在时弃答率从 0% 到 63% 不等，替换正确答案后平均仅提升 5.05 个百分点。
arXiv NLP25 天前
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太阳能领域混合检索增强智能系统
论文提出Solar Intelligence，一个混合检索增强框架，将结构化太阳能分析、有证据支撑的科学问答与机器学习预测统一于一个系统。平台整合NASA POWER数据、Biosphere 2地面传感器读数与研究文献语料，采用BM25与ChromaDB稠密嵌入的混合检索，并用XGBoost预测辐…
arXiv cs.AI48 天前
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EGT-KG：面向实际科学问答的证据接地类型化知识图谱检索
EGT-KG是一个检索框架，用于改进本地小语言模型（SLM）的信息检索。它通过证据接地的类型化知识图谱，在有限文献、碎片化证据和有限上下文窗口下提升科学问答性能。实验表明，EGT-KG在大多数设置下优于普通RAG方法，最佳改进来自llama3:8b，最终得分提升14.67%。
arXiv cs.AI61 天前
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