LLMによる分類体系の拡張を構造検証で信頼化するReLTEx

arXiv cs.AI ・ 2026-08-11

原題: ReLTEx: Reliable LLM-based Taxonomy Expansion

AI による要約

大規模言語モデルを用いた自動タキソノミー拡張における冗長性や構造的不整合を低減するフレームワーク「ReLTEx」が提案された。LLMによる候補生成に構造認識型バリデーションと再帰的な拡張制御を組み合わせることで、ハルシネーションを抑制し高品質な分類階層を構築する。

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