混同ラベルを扱うLLM向け混同認識検索と知識注入フレームワーク

arXiv cs.AI ・ 2026-09-01

原題: From Confusion to Clarity: Confusion-Aware Retrieval and Knowledge Injection for Text Classification

AI による要約

LLMは類似ラベルが多い分類タスクで混同を起こしやすい。本研究は、混同しやすいラベルペアを特定し、候補セットを拡張して類似ラベル間の差別化ルールを生成するフレームワークを提案する。ファインチューニング不要で、生成されたルールは小規模モデルにも転用可能だ。

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