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摘要
多跳问答（Multi-hopQuestionAnswering）是自然语言处理领域的一项备受关注的
重要任务。近年来，围绕解决多跳问答推理任务的研究已成为热点。然而，由于问题
本身较强的复杂性，要求模型不仅要具备强大的推理和学习能力，还需要从多个信息
源中提取、理解并整合信息以得出准确答案，这一要求已成为一大难题。尽管传统方
法通过将问题分解成多个子问题并分别对它们进行回答后再进行推理，但这种分解策
略往往无法提供一个清晰和可解释的推理过程，从而使得推理任务的解决变得更加困
难
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