HyperProve：面向多跳问答的答案导向超图扩展方法
英文标题：HyperProve: Answer-Guided Hypergraph Expansion for Multi-Hop Question Answering
针对多跳问答（Multi-Hop QA）中传统检索常将证据视为与原问题孤立匹配而导致失败的痛点，该研究提出了 HyperProve 方法。由于解答复杂问题所需的事实通常由中间实体、关系及多重约束串联，孤立检索极易丢失推理链条。HyperProve 采用答案导向的超图扩展机制，能够更精准地捕获多步事实间的深层拓扑关联。该研究为优化复杂知识检索系统以及构建高可靠的 Agent 推理流水线提供了重要参考。
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中文
arXiv:2609.13768v1 公告类型：新论文（new）
摘要：在多跳问答（Multi-hop QA）中，当检索将证据视为与原始问题的孤立匹配时，系统往往容易失效；因为回答复杂问题所需的事实，通常需要通过中间实体、关系和约束条件紧密连接在一起。
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