يصف المؤلفون نظامهم لمهمة BioASQ Task 14B لعام 2026، والذي يركز على تحسين استراتيجيات إعادة جلب الاسترجاع ودمج الإجابات من نماذج لغوية متعددة. تعتمد النهج على خط أنابيب استرجاع هجين للمرحلة الأولى يستخدم BGE و BM25، مقترناً بتحليل مدعوم بالوكيل عبر PubMed و Europe PMC و iCite.
- تقوم بوابة جودة المشفر المتقاطع BGE بوضع علامة على الأسئلة ذات الدعم الضعيف لإعادة الاسترجاع الانتقائي، مما يقلل التكلفة بنسبة 12% مع تحسين دقة F1 للقائمة على بيانات التحقق.
- يقوم النظام بتحليل مكسب مجموعة النماذج المتعددة إلى مكونات الاختيار والدمج للتنبؤ بالأداء عبر أنواع المقاييس المختلفة.
- في مهمة Task 13B لعام 2025، حقق محلل اتحاد المرادفات أعلى استرجاع للقائمة، بينما حافظ GPT-5.5 على الصدارة في دقة F1 للقائمة.
- احتل الفريق المرتبة الأولى في التجميع الدقيق المجمع لثلاثة من لوحات المتصدرين الثمانية وفاز بأربع خلايا لنوع سؤال فردي على اللوحة الأولية.
توضح هذه الدراسة أن سياسات إعادة الاسترجاع العملية من حيث التكلفة والدمج المنظم متعدد النماذج يمكن أن يعززا الأداء بشكل كبير في مهام الأسئلة والأجوبة الطبية الحيوية.