論文の概要: Context-Aware Hierarchical Taxonomy Generation for Scientific Papers via LLM-Guided Multi-Aspect Clustering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.19125v1
- Date: Tue, 23 Sep 2025 15:12:58 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-24 20:41:27.919199
- Title: Context-Aware Hierarchical Taxonomy Generation for Scientific Papers via LLM-Guided Multi-Aspect Clustering
- Title（参考訳）: LLM-Guided Multi-Aspect Clustering による科学論文の文脈対応階層型分類生成
- Authors: Kun Zhu, Lizi Liao, Yuxuan Gu, Lei Huang, Xiaocheng Feng, Bing Qin,
- Abstract要約: 既存の分類体系の構築手法は、教師なしクラスタリングや大きな言語モデルの直接的プロンプトを利用しており、コヒーレンスと粒度の欠如が多かった。
LLM誘導型マルチアスペクト符号化と動的クラスタリングを統合したコンテキスト対応階層型階層型分類生成フレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.54662810933882
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The rapid growth of scientific literature demands efficient methods to organize and synthesize research findings. Existing taxonomy construction methods, leveraging unsupervised clustering or direct prompting of large language models (LLMs), often lack coherence and granularity. We propose a novel context-aware hierarchical taxonomy generation framework that integrates LLM-guided multi-aspect encoding with dynamic clustering. Our method leverages LLMs to identify key aspects of each paper (e.g., methodology, dataset, evaluation) and generates aspect-specific paper summaries, which are then encoded and clustered along each aspect to form a coherent hierarchy. In addition, we introduce a new evaluation benchmark of 156 expert-crafted taxonomies encompassing 11.6k papers, providing the first naturally annotated dataset for this task. Experimental results demonstrate that our method significantly outperforms prior approaches, achieving state-of-the-art performance in taxonomy coherence, granularity, and interpretability.
- Abstract（参考訳）: 科学文献の急速な成長は、研究結果を組織化し、合成するための効率的な方法を要求する。
既存の分類法では、教師なしクラスタリングや大規模言語モデル(LLM)の直接的プロンプトを利用しており、コヒーレンスと粒度の欠如が多かった。
LLM誘導型マルチアスペクト符号化と動的クラスタリングを統合したコンテキスト対応階層型階層型分類生成フレームワークを提案する。
提案手法はLCMを用いて各紙の重要面(方法論,データセット,評価など)を識別し,各面に沿って符号化・クラスタ化してコヒーレントな階層を形成するアスペクト特異的な紙要約を生成する。
さらに,11.6kの論文を含む156の専門家による分類の新たな評価ベンチマークを導入し,この課題に対する最初の自然な注釈付きデータセットを提供する。
実験の結果,本手法は従来の手法よりも優れており,分類のコヒーレンス,粒度,解釈可能性において最先端の性能を実現していることがわかった。
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