論文の概要: Optimizing What We Trust: Reliability-Guided QUBO Selection of Multi-Agent Weak Framing Signals for Arabic Sentiment Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.04416v1
• Date: Wed, 04 Feb 2026 09:19:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-09 01:20:08.193511
• Title: Optimizing What We Trust: Reliability-Guided QUBO Selection of Multi-Agent Weak Framing Signals for Arabic Sentiment Prediction
• Title（参考訳）: 信頼度を最適化する: アラビア感度予測のためのマルチエージェント弱フレーミング信号の信頼性誘導QUBO選択
• Authors: Rabab Alkhalifa,
• Abstract要約: アラビア語のソーシャルメディアにおけるフラーミングの検出は、解釈的曖昧さ、文化的根拠、限られた信頼できる監督のために困難である。 本稿では,ラベル融合からデータキュレーションへ焦点を移す信頼性に配慮した弱い監視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）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Framing detection in Arabic social media is difficult due to interpretive ambiguity, cultural grounding, and limited reliable supervision. Existing LLM-based weak supervision methods typically rely on label aggregation, which is brittle when annotations are few and socially dependent. We propose a reliability-aware weak supervision framework that shifts the focus from label fusion to data curation. A small multi-agent LLM pipeline, two framers, a critic, and a discriminator, treats disagreement and reasoning quality as epistemic signals and produces instance-level reliability estimates. These estimates guide a QUBO-based subset selection procedure that enforces frame balance while reducing redundancy. Intrinsic diagnostics and an out-of-domain Arabic sentiment transfer test show that the selected subsets are more reliable and encode non-random, transferable structure, without degrading strong text-only baselines.
• Abstract（参考訳）: アラビア語のソーシャルメディアにおけるフラーミングの検出は、解釈的曖昧さ、文化的根拠、限られた信頼できる監督のために困難である。 既存のLSMベースの弱い監督手法は一般的にラベルアグリゲーションに依存しており、アノテーションがほとんど存在せず、社会的に依存しても不安定である。 本稿では,ラベル融合からデータキュレーションへ焦点を移す信頼性に配慮した弱い監視フレームワークを提案する。 小さなマルチエージェントLLMパイプライン、2つのフレームラ、評論家、判別器は、不一致と推論品質を疫学的信号として扱い、インスタンスレベルの信頼性推定を生成する。 これらの推定はQUBOベースのサブセット選択手順を導出し、冗長性を低減しつつフレームバランスを強制する。 内在的診断と領域外アラビア語の感情伝達テストにより、選択されたサブセットは、強いテキストのみのベースラインを劣化させることなく、より信頼性が高く、非ランダムで転送可能な構造をエンコードしていることが示された。

関連論文リスト

• VIOLA: Towards Video In-Context Learning with Minimal Annotations [20.810620293371027]
  我々は、豊富なラベルのないデータと最小限の専門家監督を相乗化するためのフレームワークVIOLAを紹介する。 我々のフレームワークは、低リソース環境で様々なベースラインを著しく上回り、最小限のアノテーションコストでロバストな適応を実現しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-22T00:35:30Z)
• All That Glisters Is Not Gold: A Benchmark for Reference-Free Counterfactual Financial Misinformation Detection [67.89888669159899]
  RFC Benchは、現実的なニュースの下で財務的な誤情報に関する大規模な言語モデルを評価するためのベンチマークである。 このベンチマークでは、2つの補完的なタスクが定義されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-07T18:18:28Z)
• Explainable and Fine-Grained Safeguarding of LLM Multi-Agent Systems via Bi-Level Graph Anomaly Detection [76.91230292971115]
  大規模言語モデル (LLM) に基づくマルチエージェントシステム (MAS) は複雑なタスクを解く上で強力な能力を示している。 XG-Guardは、MAS内の悪意のあるエージェントを検出するための、説明可能な、きめ細かい保護フレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-21T13:46:36Z)
• Rubric-Conditioned LLM Grading: Alignment, Uncertainty, and Robustness [4.129847064263056]
  ルーブリックをベースとした短問合せ学習における大規模言語モデルの性能を体系的に評価する。 二つのタスクに対してアライメントは強いが、粗い粒度が増すにつれて劣化する。 実験により、モデルが注射に抵抗性がある一方で、同義置換に敏感であることが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-21T05:22:04Z)
• Self-Filtered Distillation with LLMs-generated Trust Indicators for Reliable Patent Classification [29.336193842747832]
  本稿では,特許分類に適したフレームワークであるSelf-Filtered Distillationを紹介する。 LLM生成の合理性は、地道的な監督よりも信頼の信号として扱う。 本手法は, ラベルに基づく学習, 従来の蒸留の精度, 安定性, 解釈可能性に優れる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-06T22:50:01Z)
• An Ensemble Framework for Unbiased Language Model Watermarking [60.99969104552168]
  本研究では,アンサンブル・フレームワークであるENSを提案する。 ENSは複数の独立した透かしインスタンスを順次構成し、それぞれ異なるキーによって管理され、透かし信号を増幅する。 実験的な評価では、ENSは信頼できる検出に必要なトークンの数を大幅に減らし、平滑化やパラフレージング攻撃に対する耐性を高めている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-28T19:37:44Z)
• MARBLE: A Multi-Agent Rule-Based LLM Reasoning Engine for Accident Severity Prediction [1.3102025155414727]
  交通安全システムにおいて,事故重大度予測が重要な役割を担っている。 既存の方法はしばしばモノリシックモデルやブラックボックスプロンプトに依存している。 本稿では,多エージェントルールに基づくLLMエンジンを提案し,その重大性予測タスクを,専門的推論エージェントのチーム間で分解する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-07T11:27:49Z)
• TrustLoRA: Low-Rank Adaptation for Failure Detection under Out-of-distribution Data [62.22804234013273]
  本稿では,共変量および意味的シフトの両条件下での拒絶による分類を統一し,促進する,単純な故障検出フレームワークを提案する。 キーとなる洞察は、障害固有の信頼性知識を低ランクアダプタで分離し、統合することにより、障害検出能力を効果的かつ柔軟に向上できるということです。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-20T09:20:55Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。