論文の概要: ANCHOR: Abductive Network Construction with Hierarchical Orchestration for Reliable Probability Inference in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.10328v2
• Date: Tue, 12 May 2026 10:28:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-13 18:21:07.121648
• Title: ANCHOR: Abductive Network Construction with Hierarchical Orchestration for Reliable Probability Inference in Large Language Models
• Title（参考訳）: ANCHOR:大規模言語モデルにおける信頼確率推定のための階層的オーケストレーションによる帰納的ネットワーク構築
• Authors: Wentao Qiu, Guanran Luo, Zhongquan Jian, Jingqi Gao, Meihong Wang, Qingqiang Wu,
• Abstract要約: 階層的因子空間上のベイズ推定フレームワークであるtextscAnchorを提案する。 反復生成とクラスタリングを通じて高密度因子階層を構築し、階層的検索と洗練を通じてコンテキストをマップし、コーサルベイズネットワークでナヴベイズを増強する。 実験により、textscAnchorは未知の予測を著しく削減し、より信頼性の高い確率推定を生成することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.270124615626543
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A central challenge in large-scale decision-making under incomplete information is estimating reliable probabilities. Recent approaches use Large Language Models (LLMs) to generate explanatory factors and coarse-grained probability estimates, which are then refined by a Naïve Bayes model over factor combinations. However, sparse factor spaces often yield ``unknown'' predictions, while expanding factors increases noise and spurious correlations, weakening conditional independence and degrading reliability. To address these limitations, we propose \textsc{Anchor}, an aggregated Bayesian inference framework over a hierarchical factor space. It constructs dense factor hierarchies through iterative generation and clustering, maps contexts via hierarchical retrieval and refinement, and augments Naïve Bayes with a Causal Bayesian Network to model latent factor dependencies. Experiments show that \textsc{Anchor} markedly reduces ``unknown'' predictions and produces more reliable probability estimates than direct LLM baselines, achieving state-of-the-art performance while significantly reducing time and token overhead.
• Abstract（参考訳）: 不完全な情報の下での大規模意思決定における中心的な課題は、信頼性の高い確率を推定することである。 近年のアプローチでは、説明因子を生成するためにLarge Language Models (LLMs) を用いて、粗粒度の確率推定を行い、その後、要素の組み合わせに対してネイブ・ベイズ・モデルによって洗練されている。 しかし、スパース因子空間はしばしば「未知」の予測をもたらすが、拡大因子はノイズや刺激的な相関を増大させ、条件の独立性を弱め、信頼性を低下させる。 これらの制限に対処するため、階層的因子空間上のベイズ推定フレームワークであるtextsc{Anchor} を提案する。 反復生成とクラスタリングを通じて高密度因子階層を構築し、階層的検索と洗練を通じてコンテキストをマップし、潜在因子依存をモデル化するために因果ベイズネットワークを拡大する。 実験によると、‘textsc{Anchor} は ``unknown' の予測を著しく削減し、直接の LLM ベースラインよりも信頼性の高い確率推定値を生成し、最先端のパフォーマンスを実現し、時間とトークンのオーバーヘッドを大幅に削減している。

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