Abstract
2ホップQAの検索は、2ホップ目のエンティティが質問（Q）内で明示的に名前で与えられているか（Q優勢）どうか、またはブリッジの本文（B）内にのみ現れるか（B優勢）によって、クエリを2つのレジームに分割します。私たちはこの分割を3つの定理で形式化します。（T1）クエリごとのAUCは余弦分離マージンの単調な関数であり、8つのタイプエンコーダのペアのうち6つでR^2 >= 0.90を満たします。（T2）レジームは2つの表層テキスト述語によって特徴づけられ、P1がルーティングを決定し、P2がB優勢ケースを条件づけます。この性質は3つのエンコーダと3つのデータセットにまたがって成立します。（T3）ブリッジの優位性は、エンティティ名だけではなく、関係を担う文を必要とし、これを除去すると8.6-14.1 ppの性能低下が生じます（p < 0.001）。この理論に基づき、述語定義から直接導出した5つのテキスト特徴を用いる軽量な二値ルータであるRegimeRouterを提案します。RegimeRouterは、質問のみと、質問＋関係文に基づく検索のどちらを選択するかを決めます。2WikiMultiHopQA（n = 881、5-foldでcross-fitted）で学習し、MuSiQueとHotpotQAにゼロショット適用したところ、RegimeRouterはそれぞれ+5.6 pp（p < 0.001）、+5.3 pp（p = 0.002）、+1.1 pp（有意でない、no-regret）のR@5改善を達成します。artifact-drivenで動作します。
