論文の概要: BibTeX Citation Hallucinations in Scientific Publishing Agents: Evaluation and Mitigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.03159v1
• Date: Fri, 03 Apr 2026 16:30:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-06 17:20:24.535282
• Title: BibTeX Citation Hallucinations in Scientific Publishing Agents: Evaluation and Mitigation
• Title（参考訳）: BibTeX Citation Hallucinations in Scientific Publishing Agents: Evaluation and Mitigation
• Authors: Delip Rao, Chris Callison-Burch,
• Abstract要約: 以前の評価では、検索なしでベースモデルをテストしたが、これは現在の慣行を反映していない。 3つの検索可能なフロンティアモデルでは、9つのフィールドと6方向のエラー分類に基づいてBibエントリを生成する。 全体的な精度は83.6%だが、完全な正確さは50.9%に過ぎない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.429649156970015
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Large language models with web search are increasingly used in scientific publishing agents, yet they still produce BibTeX entries with pervasive field-level errors. Prior evaluations tested base models without search, which does not reflect current practice. We construct a benchmark of 931 papers across four scientific domains and three citation tiers -- popular, low-citation, and recent post-cutoff -- designed to disentangle parametric memory from search dependence, with version-aware ground truth accounting for multiple citable versions of the same paper. Three search-enabled frontier models (GPT-5, Claude Sonnet-4.6, Gemini-3 Flash) generate BibTeX entries scored on nine fields and a six-way error taxonomy, producing ~23,000 field-level observations. Overall accuracy is 83.6%, but only 50.9% of entries are fully correct; accuracy drops 27.7pp from popular to recent papers, revealing heavy reliance on parametric memory even when search is available. Field-error co-occurrence analysis identifies two failure modes: wholesale entry substitution (identity fields fail together) and isolated field error. We evaluate clibib, an open-source tool for deterministic BibTeX retrieval from the Zotero Translation Server with CrossRef fallback, as a mitigation mechanism. In a two-stage integration where baseline entries are revised against authoritative records, accuracy rises +8.0pp to 91.5%, fully correct entries rise from 50.9% to 78.3%, and regression rate is only 0.8%. An ablation comparing single-stage and two-stage integration shows that separating search from revision yields larger gains and lower regression (0.8% vs. 4.8%), demonstrating that integration architecture matters independently of model capability. We release the benchmark, error taxonomy, and clibib tool to support evaluation and mitigation of citation hallucinations in LLM-based scientific writing.
• Abstract（参考訳）: Web検索を備えた大規模言語モデルは、科学出版エージェントでの利用が増えているが、それでも広範にフィールドレベルのエラーを発生させたBibTeXエントリを生成している。 以前の評価では、検索なしでベースモデルをテストしたが、これは現在の慣行を反映していない。 我々は,4つの科学的領域と3つの引用レベル – 人気,低引用,最近のポストカット – にまたがる931の論文のベンチマークを構築した。 3つの検索可能なフロンティアモデル(GPT-5、Claude Sonnet-4.6、Gemini-3 Flash)は、9つのフィールドと6方向のエラー分類に基づいてBibTeXエントリを生成し、23,000のフィールドレベルの観測を生成する。 全体的な精度は83.6%だが、完全な正確さは50.9%に過ぎず、一般的な論文から最近の論文まで27.7ppの精度が低下し、検索可能であってもパラメトリックメモリに大きく依存していることが判明した。 フィールドエラーの共起分析では、ホールサールエントリ置換(アイデンティティフィールドが一緒に失敗)と分離されたフィールドエラーの2つの障害モードが特定される。 我々は、CrossRefフォールバックを用いたZotero Translation ServerからBibTeXを検索するためのオープンソースのツールであるclibibを緩和機構として評価した。 2段階の統合では、ベースラインエントリが権威的な記録に対して更新されるが、精度は+8.0ppから91.5%、完全な正しいエントリは50.9%から78.3%に上昇し、回帰率はわずか0.8%である。 単段階と二段階の統合を比較したアブレーションでは、リビジョンから探索を分離すると、より大きな利得と低い回帰(0.8%対4.8%)が得られることが示され、統合アーキテクチャがモデル能力とは独立して重要であることが示されている。 LLMに基づく科学文献における引用幻覚の評価と緩和を支援するためのベンチマーク、エラー分類、およびclibibツールをリリースする。

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