HIERA：用于内容发现系统的层级多智能体相关性评估框架
原标题：HIERA: Hierarchical Multi-Agent Relevance Assessment for Content Discovery Systems
AI 摘要
arXiv 论文提出 HIERA，一种用于内容发现系统的层级多智能体相关性评估框架，包含四个专业智能体：相关性法官、查询分析器、条目分析器和关系分析器。法官决定何时需要专家分析，关系分析器协调查询和条目分析及外部知识以做出最终判断。消融实验表明，层级协调本身是性能提升的关键。在五个数据集上的评估显示，相比 11 个基线，HIERA 在 Home Depot 上提升 10.2%，在 ESCI 上提升 4.8%，在 EVS 上提升高达 38%，且层级协调比非协调协作提升 12.7%。
正文节选
Computer Science > Multiagent Systems Title:HIERA: Hierarchical Multi-Agent Relevance Assessment for Content Discovery Systems View PDF HTML (experimental) Abstract:Content discovery systems depend on relevance judgment for search quality evaluation, but human annotation faces inter-annotator disagreement and scaling costs. While Large Language Models show promise as automated assessors, current approaches rely on flat aggregation strategies: single-step prompting, voting ensembles,