論文の概要: SEVADE: Self-Evolving Multi-Agent Analysis with Decoupled Evaluation for Hallucination-Resistant Irony Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.06803v1
• Date: Sat, 09 Aug 2025 03:25:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-12 21:23:28.555409
• Title: SEVADE: Self-Evolving Multi-Agent Analysis with Decoupled Evaluation for Hallucination-Resistant Irony Detection
• Title（参考訳）: SEVADE:幻覚耐性アイロン検出のための非結合評価による自己進化型マルチエージェント分析
• Authors: Ziqi Liu, Yangbin Chen, Ziyang Zhou, Yilin Li, Mingxuan Hu, Yushan Pan, Zhijie Xu,
• Abstract要約: 本稿では,**D**ecoupled **E**valuation for hallucination-resistant sarcasm detectionについて,**Self-**Ev**olving multi-agent **A**nalysis frameworkを提案する。 我々のフレームワークは最先端のパフォーマンスを実現しており、平均的な精度では**6.75%*、マクロF1スコアでは***6.29%*である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.652782877761446
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Sarcasm detection is a crucial yet challenging Natural Language Processing task. Existing Large Language Model methods are often limited by single-perspective analysis, static reasoning pathways, and a susceptibility to hallucination when processing complex ironic rhetoric, which impacts their accuracy and reliability. To address these challenges, we propose **SEVADE**, a novel **S**elf-**Ev**olving multi-agent **A**nalysis framework with **D**ecoupled **E**valuation for hallucination-resistant sarcasm detection. The core of our framework is a Dynamic Agentive Reasoning Engine (DARE), which utilizes a team of specialized agents grounded in linguistic theory to perform a multifaceted deconstruction of the text and generate a structured reasoning chain. Subsequently, a separate lightweight rationale adjudicator (RA) performs the final classification based solely on this reasoning chain. This decoupled architecture is designed to mitigate the risk of hallucination by separating complex reasoning from the final judgment. Extensive experiments on four benchmark datasets demonstrate that our framework achieves state-of-the-art performance, with average improvements of **6.75%** in Accuracy and **6.29%** in Macro-F1 score.
• Abstract（参考訳）: Sarcasm検出は、重要なが難しい自然言語処理タスクである。 既存の大規模言語モデル手法は、単一パースペクティブ解析、静的推論経路、複雑な鉄の修辞処理における幻覚への感受性によって制限され、その精度と信頼性に影響を及ぼす。 これらの課題に対処するために、**SEVADE**, a novel **S**elf-**Ev**olving multi-agent **A**nalysis framework with **D*ecoupled **E**valuation for hallucination-resistant sarcasm detectionを提案する。 我々のフレームワークの中核は動的エージェント推論エンジン(DARE)であり、言語理論を基盤とした特殊エージェントのチームを利用して、テキストの多面的デコンストラクションを行い、構造化された推論連鎖を生成する。 その後、別個の軽量有理偏微分器 (RA) が、この推論連鎖のみに基づいて最終分類を行う。 この分離されたアーキテクチャは、最終的な判断から複雑な推論を分離することにより幻覚のリスクを軽減するように設計されている。 4つのベンチマークデータセットに対する大規模な実験により、我々のフレームワークは、精度では**6.75%*、マクロF1スコアでは***6.29%*の平均的な改善により、最先端のパフォーマンスを達成することが示された。

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