WikiEdge:ArXiv速递/2025-04-02

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摘要

  • 原文标题：GeoRAG: A Question-Answering Approach from a Geographical Perspective
  • 中文标题：GeoRAG：地理视角下的问答方法
  • 发布日期：2025-04-02 08:11:05+00:00
  • 作者：Jian Wang, Zhuo Zhao, Zheng Jie Wang, Bo Da Cheng, Lei Nie, Wen Luo, Zhao Yuan Yu, Ling Wang Yuan
  • 分类：cs.IR
  • 原文链接：http://arxiv.org/abs/2504.01458v1

中文摘要：地理问答（GeoQA）通过处理地理领域的自然语言查询来满足复杂用户需求并提升信息检索效率。然而传统问答系统存在理解局限、检索精度低、交互性弱及复杂任务处理不足等问题，阻碍了精准信息获取。本研究提出GeoRAG框架，该知识增强型问答系统融合领域微调、提示工程与检索增强生成（RAG）技术，以提升地理知识检索精度和用户交互体验。方法论包含四个组件：（1）基于3267份语料（研究论文、专著与技术报告）构建结构化地理知识库，通过多智能体方法归类为语义理解、空间位置、几何形态、属性特征、要素关联、演化过程与运作机制七个维度，最终生成145234条分类条目与875432组多维问答对；（2）基于BERT-Base-Chinese的多标签文本分类器，用于通过地理维度分类解析查询类型；（3）利用问答对数据的检索评估器，优化查询-文档相关性判定以提升检索精度；（4）GeoPrompt模板动态整合用户查询与检索信息，通过维度特异性提示提升响应质量。对比实验表明GeoRAG在多个基础模型上均优于传统RAG，验证了其泛化能力。本研究通过提出领域专用大语言模型部署新范式，推动地理人工智能发展，对提升现实场景中GeoQA系统的可扩展性与准确性具有实践意义。

摘要

  • 原文标题：A Unified Approach to Analysis and Design of Denoising Markov Models
  • 中文标题：去噪马尔可夫模型分析与设计的统一方法
  • 发布日期：2025-04-02 17:46:43+00:00
  • 作者：Yinuo Ren, Grant M. Rotskoff, Lexing Ying
  • 分类：cs.LG, cs.NA, math.NA, stat.ML
  • 原文链接：http://arxiv.org/abs/2504.01938v1

中文摘要：基于测度传输的概率生成模型（如扩散模型和基于流的模型）通常采用马尔可夫随机动力学语言进行表述，其中底层过程的选择同时影响算法设计决策和理论分析。本文旨在为去噪马尔可夫模型建立严格的数学基础——这类生成模型假设存在从前向过程（从目标分布过渡到简单易采样分布）与特别构建的后向过程（实现逆向高效采样）。通过与非平衡统计力学及广义Doob's h-变换的深层联系，我们提出一组最小假设条件以确保：(1) 后向生成算子的显式构造，(2) 直接最小化测度传输差异的统一变分目标，(3) 经典分数匹配方法在不同动力学中的适应性实现。本框架统一了连续/离散扩散模型的现有表述，在正向生成算子满足特定正则性假设下识别出去噪马尔可夫模型的最一般形式，并为任意Lévy型过程驱动的去噪模型设计提供了系统化方案。我们通过采用几何布朗运动和跳跃过程作为前向动力学的新型去噪模型，展示了该框架在复杂分布建模中的潜在灵活性与效能。

摘要

  • 原文标题：Demonstrating Correlation Trends in the Electric Dipole Polarizabilities of Many Low-lying States in Cesium (Cs I) through First-principle Calculations
  • 中文标题：通过第一性原理计算展示铯(Cs I)中多个低激发态电偶极极化率的关联趋势
  • 发布日期：2025-04-02 07:10:28+00:00
  • 作者：A. Chakraborty, B. K. Sahoo
  • 分类：physics.atom-ph, quant-ph
  • 原文链接：http://arxiv.org/abs/2504.01418v1

中文摘要：在铯原子(Cs)多个偶宇称和奇宇称态标量与张量静态电偶极极化率($\alpha_d$)的计算中，我们采用狄拉克-哈特里-福克方法(DHF)、二阶微扰理论(MBPT(2))、三阶微扰理论(MBPT(3))、随机相位近似(RPA)以及单双激发近似相对论耦合簇方法(RCCSD)，探究了电子关联效应和高阶相对论效应。为处理奇宇称E1算符对原子轨道的微扰影响，计算采用线性响应方法进行。最终获得的$\alpha_d$值及其不确定度估计与先前理论计算及现有实验结果吻合良好。DHF、MBPT(2)、MBPT(3)和RPA结果间的差异表明：在铯原子$\alpha_d$值的确定过程中，电子对关联(PC)效应比核心极化(CP)效应起着更主要的作用。通过比较MBPT(3)与RCC结果，我们发现PC与CP效应的关联效应以及双CP效应在这些计算中同样具有显著影响。此外，在高激发态中，Breit相互作用的贡献表现得尤为突出。

摘要

  • 原文标题：A thorough benchmark of automatic text classification: From traditional approaches to large language models
  • 中文标题：自动文本分类的全面基准测试：从传统方法到大语言模型
  • 发布日期：2025-04-02 17:40:08+00:00
  • 作者：Washington Cunha, Leonardo Rocha, Marcos André Gonçalves
  • 分类：cs.CL, cs.AI
  • 原文链接：http://arxiv.org/abs/2504.01930v1

中文摘要：自动文本分类（ATC）在过去十年中取得了显著进展，以基于Transformer架构的小型及大型语言模型（SLMs和LLMs）为典型代表。尽管近期在效果上有所提升，但文献中仍缺乏全面的成本效益分析，以评估这些新方法相较于支持向量机（SVM）和逻辑回归等传统文本分类方法的效果提升是否足以抵消其高昂成本。对此，本研究的两项主要贡献是：（i）对12种传统与新兴ATC方案（包括5个开源LLM）进行科学严谨的成本效益对比分析；（ii）构建包含22个数据集的大规模基准测试集（涵盖情感分析和主题分类任务），其训练-验证-测试划分基于折叠交叉验证流程，并配套文档和代码。通过公开代码、数据及文档，本研究支持学界以更科学的方式复现实验并推动领域发展。实验结果表明：LLMs在效果上优于传统方法（平均提升26%-7.1%）和SLMs（平均提升4.9%-1.9%），但因其微调过程导致计算成本显著更高——分别比传统方法和SLMs平均慢590倍和8.5倍。由此提出建议：（1）对效果要求极致且能承担成本的场景选用LLMs；（2）资源受限或无法承担LLMs调优成本的场景选用逻辑回归/SVM等传统方法；（3）追求接近最优效果-效率平衡时选用Roberta等SLMs。

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