Lit3R：检索-关联-阅读科学文献的循证问答

我们描述了 tus-nlp 的 LitTraceQA 的 Lit3R（检索-相关-读取）系统，这是一项基于文献的问答共享任务，需要系统检索相关论文、识别支持证据并生成答案。 Lit3R 结合了现成的检索、重新排名和大型语言模型 (LLM) 组件，无需进行特定于任务的训练。该检索器迭代地结合了基于BM25的稀疏和密集检索、跨编码器重排序和基于LLM的验证，并通过纸到纸扩展补充了基于问题的检索。读者首先识别单篇论文中的支持证据，然后综合论文中的证据以产生最终的答案和证据追踪。在官方测试集上，我们的系统在排行榜上排名第四。我们的代码可在 https://github.com/tus-ist-nlp/littraceqa 获取。