論文の概要: LimAgents: Multi-Agent LLMs for Generating Research Limitations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.11578v1
• Date: Tue, 30 Dec 2025 18:12:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-25 16:54:51.767594
• Title: LimAgents: Multi-Agent LLMs for Generating Research Limitations
• Title（参考訳）: LimAgents:研究限界生成のためのマルチエージェントLCM
• Authors: Ibrahim Al Azher, Zhishuai Guo, Hamed Alhoori,
• Abstract要約: LimAgentsは、静的制限を生成するためのマルチエージェントフレームワークである。 OpenReviewコメントと著者による制限を統合している。 また、引用論文や引用論文を使って、より広い文脈の弱点を捉えている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.359517103183802
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Identifying and articulating limitations is essential for transparent and rigorous scientific research. However, zero-shot large language models (LLMs) approach often produce superficial or general limitation statements (e.g., dataset bias or generalizability). They usually repeat limitations reported by authors without looking at deeper methodological issues and contextual gaps. This problem is made worse because many authors disclose only partial or trivial limitations. We propose LimAgents, a multi-agent LLM framework for generating substantive limitations. LimAgents integrates OpenReview comments and author-stated limitations to provide stronger ground truth. It also uses cited and citing papers to capture broader contextual weaknesses. In this setup, different agents have specific roles as sequential role: some extract explicit limitations, others analyze methodological gaps, some simulate the viewpoint of a peer reviewer, and a citation agent places the work within the larger body of literature. A Judge agent refines their outputs, and a Master agent consolidates them into a clear set. This structure allows for systematic identification of explicit, implicit, peer review-focused, and literature-informed limitations. Moreover, traditional NLP metrics like BLEU, ROUGE, and cosine similarity rely heavily on n-gram or embedding overlap. They often overlook semantically similar limitations. To address this, we introduce a pointwise evaluation protocol that uses an LLM-as-a-Judge to measure coverage more accurately. Experiments show that LimAgents substantially improve performance. The RAG + multi-agent GPT-4o mini configuration achieves a +15.51% coverage gain over zero-shot baselines, while the Llama 3 8B multi-agent setup yields a +4.41% improvement.
• Abstract（参考訳）: 透明で厳密な科学研究には、限界の特定と明瞭化が不可欠である。 しかし、ゼロショット大言語モデル(LLM)アプローチは、しばしば表面的あるいは一般的な制限文(例えば、データセットバイアスや一般化可能性)を生成する。 通常は、より深い方法論的な問題や文脈的なギャップを考慮せずに、著者によって報告された制限を繰り返す。 多くの著者が部分的あるいは自明な制限のみを公表しているため、この問題は悪化している。 実体的制約を生成するためのマルチエージェントLLMフレームワークであるLimAgentsを提案する。 LimAgentsはOpenReviewのコメントと著者による制限を統合して、より強力な根拠を提供する。 また、引用論文や引用論文を使って、より広い文脈の弱点を捉えている。 この設定では、異なるエージェントがシーケンシャルな役割として特定の役割を持つ: 明示的な制限を抽出し、他のエージェントは方法論的なギャップを解析し、あるエージェントはピアレビュアーの視点をシミュレートし、引用エージェントはその作業をより大きな文献に配置する。 審査員はアウトプットを洗練し、マスターエージェントはそれらを明確なセットに統合する。 この構造により、明示的、暗黙的、査読的、文学的インフォームドな制限を体系的に識別することができる。 さらに、BLEU、ROUGE、コサイン類似といった従来のNLPメトリクスは、n-gramや埋め込み重複に大きく依存している。 彼らはしばしば意味論的に類似した制限を見落とします。 そこで本稿では,LLM-as-a-Judgeを用いて,より正確なカバレッジ測定を行うポイントワイズ評価プロトコルを提案する。 実験の結果、LimAgentsはパフォーマンスを大幅に改善した。 RAG + multi-agent GPT-4o mini構成は、ゼロショットベースラインよりも+15.51%のカバレッジ向上を実現し、Llama 3 8Bのマルチエージェント設定は+4.41%改善した。

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