论文
CheckThat 的 SciClaimSeekers！ 2026 年：通过 LLM 重新排名检索社交媒体声明的科学来源
SciClaimSeekers at CheckThat! 2026: Retrieving Scientific Sources for Social Media Claims with LLM Reranking
摘要
科学主张在社交媒体上的传播速度往往快于验证速度，而帖子很少链接到原始学术来源。为了解决这个问题，本文提出了名为 SciClaimSeekers 的系统，这是一个检索和重新排序框架，将 BM25 和零样本多语言 E5 检索与倒数排名融合 (k=60) 相结合，然后进行 Qwen2.5-14B-Instruct 逐点重新排序。在 CLEF-2026 CheckThat! 中，该管道在英语开发集上达到 64.36% MRR@5，比 BM25 提高了 13.67 点，比未排名混合算法提高了 10.17 点，在官方测试集上达到了 64.39%！任务1评估。我们的实验表明，大型预训练模型，当组合成一个仔细的管道时，可以与此任务上的微调方法竞争。