该问题可以使用基于深度学习的跨文档问答（Cross-Document Question Answering，CDQA）模型来解决。具体的解法步骤如下：

1. 基于预训练的语言模型，如BERT或RoBERTa，来提取文档中的语义表示。
2. 使用TF-IDF等算法对文档进行排序，将与问题相关性较高的文档提取出来。
3. 将与问题相关的句子或段落提取出来，构建一个文档集合。
4. 对这个文档集合进行CDQA模型的训练和测试，并将结果进行后处理，生成答案。

以下是使用Python中的CDQA工具库实现的简单例子：

# 安装CDQA工具
!pip install cdqa

# 导入所需库
from cdqa.utils.converters import pdf_converter
from cdqa.pipeline import QAPipeline

# 将文档转换成数据集
df = pdf_converter(directory_path='path/to/folder/containing/docs/')

# 训练问答管道
cdqa_pipeline = QAPipeline(reader='bert-base-uncased-reader', retriever='bm25')
cdqa_pipeline.fit_retriever(df=df)

# 测试
query = 'What is the CDQA tool?'
prediction = cdqa_pipeline.predict(query)
print('answer: {}\n'.format(prediction[0]))

其中，文件夹中包含多个文档，'bm25'算法为基于TF-IDF的文档检索算法，可以使用其他文档检索算法，如BM25等。