自动跨文档多跳科学问答生成

现有自动科学问题生成研究多集中于单文档事实型问答，忽视了科学理解至关重要的跨文档推理。本文提出 AIM-SciQA，一个用于生成多文档、多跳科学问答数据集的自动化框架。该框架利用大语言模型提取单跳问答，基于嵌入的语义对齐构建跨文档关系，并选择性利用引用信息。应用于 8211 篇 PubMed Central 论文后，生成了包含 41 万余单跳和 1.3 万余多跳问答的 IM-SciQA 数据集。验证结果表明其具有高事实一致性，能有效区分检索与问答阶段的推理能力，为检索增强型科学推理提供了真实可解释的基准。