論文の概要: Cognitive-Level Adaptive Generation via Capability-Aware Retrieval and Style Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.19336v1
• Date: Mon, 15 Sep 2025 10:11:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-25 20:53:19.486669
• Title: Cognitive-Level Adaptive Generation via Capability-Aware Retrieval and Style Adaptation
• Title（参考訳）: 能力を考慮した検索とスタイル適応による認知レベル適応生成
• Authors: Qingsong Wang, Tao Wu, Wang Lin, Yueying Feng, Gongsheng Yuan, Chang Yao, Jingyuan Chen,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、オープンな生成タスクにおいて強力なパフォーマンスを示している。 彼らはしばしば、異なる認知能力を持つユーザーにコンテンツを適用するのに苦労し、私たちが認知的ミスアライメントと呼ぶ現象につながります。 本稿では,知識複雑性とプレゼンテーションスタイルをユーザ認知と整合させるための認知レベルアライメントフレームワーク(CLAF)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.622949794875076
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have demonstrated strong performance in open-ended generation tasks. However, they often struggle to adapt content to users with differing cognitive capacities, leading to a phenomenon we term cognitive misalignment. This issue arises in two forms: knowledge-level misalignment, where content is too complex or too simplistic relative to user understanding, and presentation-style misalignment, where the structure or tone hinders effective comprehension. To address these challenges, we propose the Cognitive-Level Alignment Framework (CLAF), a general-purpose generation framework that aligns both knowledge complexity and presentation style with user cognition. CLAF integrates a capability-aware retrieval module based on a hierarchical knowledge graph and a style optimization module guided by Bloom's taxonomy and preference learning. Additionally, a knowledge-controllable generation component ensures consistency and relevance throughout the output. To support training and evaluation, we construct SCALE, a cognitively annotated dataset containing responses at multiple comprehension levels per query. Empirical results show that CLAF enhances the adaptability and informativeness of LLM outputs across a range of user profiles, offering a robust solution to cognitive-level alignment in real-world applications.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、オープンな生成タスクにおいて強力なパフォーマンスを示している。 しかし、認知能力の異なるユーザーにコンテンツを適用するのに苦労することが多く、私たちが認知的不適応と呼ぶ現象に繋がる。 この問題は、コンテンツが複雑すぎるか単純すぎるという知識レベルのミスアライメントと、その構造やトーンが効果的な理解を妨げるプレゼンテーションスタイルのミスアライメントの2つの形式で生じる。 これらの課題に対処するために,知識複雑性とプレゼンテーションスタイルをユーザ認知に整合させる汎用生成フレームワークである認知レベルアライメントフレームワーク(CLAF)を提案する。 CLAFは、階層的な知識グラフに基づく機能認識検索モジュールと、ブルームの分類学と嗜好学習によってガイドされるスタイル最適化モジュールを統合している。 さらに、知識制御可能な生成コンポーネントは、出力全体の一貫性と関連性を保証する。 トレーニングと評価を支援するために,複数の問合せレベルの応答を含む認知的注釈付きデータセットであるSCALEを構築した。 実証的な結果から、CLAFはLLM出力の適応性と情報性を高め、現実のアプリケーションにおける認知レベルのアライメントに対する堅牢なソリューションを提供する。

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