协调搜索驱动推理与推理引导搜索在主张验证中的应用
人工智能
2025-08-01 v2
摘要
多跳主张验证本质上具有挑战性，需要构建验证链的多步骤推理，同时迭代检索信息以揭示隐藏的桥接事实。此过程本质上是交叉进行的，因为有效推理依赖于动态检索到的证据，而有效搜索则需要依据部分信息来细化查询。为实现这一目标，我们提出了层次化智能体推理与信息搜索（HARIS），显式建模推理驱动搜索与搜索信息化推理的协调过程。HARIS 由一个高层次推理智能体组成，专注于构建主验证链，在需要更多信息时生成事实性问题，以及一个低层次搜索智能体，迭代检索更多信息，根据中间发现结果不断细化其搜索。这种设计使每个智能体能够专注于其各自任务，从而提高验证准确性和可解释性。HARIS 使用基于结果的奖励进行强化学习训练。实验结果表明，在 EX-FEVER 和 HOVER 基准测试上，HARIS 实现了强大的性能，大幅推进了多跳主张验证。
引用
@article{arxiv.2506.07528,
title = {Coordinating Search-Informed Reasoning and Reasoning-Guided Search in Claim Verification},
author = {Qisheng Hu and Quanyu Long and Wenya Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.07528},
year = {2025}
}
备注
Work in progress