Two-hop QA retrieval splits queries into two regimes determined by whether the hop-2 entity is explicitly named in the question (Q-dominant) or only in the bridge passage (B-dominant). We formalize this split with three theorems: (T1) per-query AUC is a monotone function of the cosine separation margin, with R^2 >= 0.90 for six of eight type-encoder pairs; (T2) regime is characterized by two surface-text predicates, with P1 decisive for routing and P2 qualifying the B-dominant case, holding across three encoders and three datasets; and (T3) bridge advantage requires the relation-bearing sentence, not entity name alone, with removal causing an 8.6-14.1 pp performance drop (p < 0.001). Building on this theory, we propose RegimeRouter, a lightweight binary router that selects between question-only and question-plus-relation-sentence retrieval using five text features derived directly from the predicate definitions. Trained on 2WikiMultiHopQA (n = 881, 5-fold cross-fitted) and applied zero-shot to MuSiQue and HotpotQA, RegimeRouter achieves +5.6 pp (p < 0.001), +5.3 pp (p = 0.002), and +1.1 pp (non-significant, no-regret) R@5 improvement, respectively, with artifact-driven.


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自动问答(Question Answering, QA)是指利用计算机自动回答用户所提出的问题以满足用户知识需求的任务。不同于现有搜索引擎,问答系统是信息服务的一种高级形式,系统返回用户的不再是基于关键词匹配排序的文档列表,而是精准的自然语言答案。近年来,随着人工智能的飞速发展,自动问答已经成为倍受关注且发展前景广泛的研究方向。

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