Certify：用Horn闭包证书判断搜索证据是否充分
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Certify：用Horn闭包证书判断搜索证据是否充分
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AI 综述
Xinyu Zhang、Weiwei Sun 提出 Certify 方法，把“检索到的证据是否足以回答问题”变成可检验的结构：按查询构建需求超图，逐条需求检索并做实体校验，再用 Horn 闭包生成最小充分段落证书；若无法满足全部需求，则列出缺口并弃答。 在三个含不可答孪生问题的语料上，其判定准确率显著高于搜索智能体、图检索与充分性判别器。在 21M 条 Wikipedia 段落上，存在金标证据时，实体校验使决策准确率提升 4 至 13 个百分点。
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最新进展10月27日 12:00
Certify：用 Horn 闭包证书做需求导向搜索，判断证据是否充分报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月27日
- arXiv cs.CLCertify：用 Horn 闭包证书做需求导向搜索，判断证据是否充分
Certify 将搜索充分性判断结构化：按查询构建需求超图，逐条需求检索并做实体校验，再用 Horn 闭包生成最小充分段落证书或列出未满足需求的弃答。在三个含不可答孪生问题的语料上，其判定准确率显著高于搜索智能体、图检索与充分性判别器；在 21M 条 Wikipedia 段落上，实体校验在存在金标证据时带来 4 至 13 个百分点的决策准确率提升。
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