Fugu-MT 論文翻訳(概要): ArgRAG: Explainable Retrieval Augmented Generation using Quantitative Bipolar Argumentation

論文の概要: ArgRAG: Explainable Retrieval Augmented Generation using Quantitative Bipolar Argumentation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.20131v1
Date: Tue, 26 Aug 2025 13:54:51 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-08-29 18:12:01.585653
Title: ArgRAG: Explainable Retrieval Augmented Generation using Quantitative Bipolar Argumentation
Title（参考訳）: ArgRAG: 定量的双極子配置を用いた説明可能な検索拡張生成
Authors: Yuqicheng Zhu, Nico Potyka, Daniel Hernández, Yuan He, Zifeng Ding, Bo Xiong, Dongzhuoran Zhou, Evgeny Kharlamov, Steffen Staab,
Abstract要約: 我々は、ブラックボックス推論を構造化推論に置き換える、説明可能な、競合可能な代替案であるArgRAGを提案する。 ArgRAGは取得した文書からQBAFを構築し、段階的意味論の下で決定論的推論を行う。
参考スコア（独自算出の注目度）: 37.816652871790474
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Retrieval-Augmented Generation (RAG) enhances large language models by incorporating external knowledge, yet suffers from critical limitations in high-stakes domains -- namely, sensitivity to noisy or contradictory evidence and opaque, stochastic decision-making. We propose ArgRAG, an explainable, and contestable alternative that replaces black-box reasoning with structured inference using a Quantitative Bipolar Argumentation Framework (QBAF). ArgRAG constructs a QBAF from retrieved documents and performs deterministic reasoning under gradual semantics. This allows faithfully explaining and contesting decisions. Evaluated on two fact verification benchmarks, PubHealth and RAGuard, ArgRAG achieves strong accuracy while significantly improving transparency.
Abstract（参考訳）: Retrieval-Augmented Generation (RAG) は、外部知識を取り入れて大きな言語モデルを強化するが、ノイズや矛盾する証拠に対する感受性や不透明で確率的な意思決定といった、ハイテイク領域の限界に悩まされる。本稿では, ブラックボックス推論を定量的双極性推論フレームワーク (QBAF) を用いた構造化推論に置き換える, 説明可能な競合可能な代替案であるArgRAGを提案する。 ArgRAGは取得した文書からQBAFを構築し、段階的意味論の下で決定論的推論を行う。これにより、決定を忠実に説明し、異議を唱えることが可能になる。 PubHealthとRAGuardの2つの事実検証ベンチマークに基づいて、ArgRAGは高い精度を実現し、透明性を著しく向上する。

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