論文の概要: Ontology-constrained multi-LLM scoring of hypothesis support in the predictive processing literature

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.05206v1
• Date: Sat, 23 May 2026 19:19:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-07 20:42:22.609113
• Title: Ontology-constrained multi-LLM scoring of hypothesis support in the predictive processing literature
• Title（参考訳）: 予測処理文献におけるオントロジー制約による仮説支援のマルチLLMスコアリング
• Authors: Hamed Nejat, Alexander Maier, Jesse Spencer-Smith, André M. Bastos,
• Abstract要約: ローカルなマルチLLMパイプラインは論文を読み出し、エビデンスを抽出し、図式記述を取り入れ、制約されたプロンプトを組み立て、出力を検証する。 地方言語モデル10の評議員は、それぞれの用語的要因との合意や意見の相違により31の研究結果を得た。 局所的奇球文脈では温度が低く,大域的奇球文脈では温度が高く,後者では拡散が大きかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.21200612994709
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Fragmentation is common in interdisciplinary fields with diverse methods and theoretical commitments. Predictive coding neuroscience is a clear example: its literature spans computational theory, electrophysiology, imaging, behavior, and modeling, creating a synthesis problem that conventional meta-analysis cannot easily resolve. Here, we describe a local multi-LLM pipeline for ontology-constrained literature synthesis. The pipeline reads papers, extracts evidence, incorporates figure descriptions, assembles constrained prompts, and validates outputs against an expert glossary. We manually defined a predictive-coding glossary of thirty-six concepts grouped into three hypotheses: predictive suppression, feedforward error propagation, and ubiquity. A council of ten local language models scored 31 studies according to their agreement or disagreement with each glossary factor across local and global oddball contexts. This enabled pairwise study-agreement analysis, cross-model comparison, and three-dimensional hypothesis-space mapping. Agreement was high for some hypotheses but weaker for others, revealing structured disagreement, particularly across local versus global oddball paradigms. We further define hypothesis-space temperature, a geometric dispersion metric measuring how compactly studies occupy the hypothesis space. Temperature was lower for local oddball contexts and higher for global oddball contexts, indicating greater dispersion in the latter. The scoring geometry also allowed us to estimate vectors of change between experimental contexts. These results demonstrate that local multi-LLM councils can produce auditable disagreement measurements that map heterogeneous literatures into quantitative evidence spaces. This framework may generalize to cross-study hypothesis mapping where conventional meta-analysis lacks a common comparison space.
• Abstract（参考訳）: フラグメンテーションは、様々な方法と理論的なコミットメントを持つ学際的な分野において一般的である。 その文献は計算理論、電気生理学、画像、行動、モデリングにまたがっており、従来のメタ分析では解決できない合成問題を生み出している。 本稿では,オントロジー制約付文献合成のためのローカルマルチLLMパイプラインについて述べる。 パイプラインは論文を読み、証拠を抽出し、図形記述を取り入れ、制約されたプロンプトを組み立て、専門家の用語集に対して出力を検証する。 我々は,予測的抑制,フィードフォワード誤り伝播,ユビキティという3つの仮説に分類した,26の概念の予測符号化用語集を手作業で定義した。 10の地方言語モデルからなる協議会は、各用語的要因と局所的およびグローバルな奇異球文脈の合意や意見の不一致に基づいて31の研究結果を得た。 これにより、ペアワイズ・スタディ・アグリメント分析、クロスモデル比較、および3次元仮説空間マッピングが可能となった。 合意はいくつかの仮説では高かったが、他の理論では弱く、特に局所的およびグローバルな奇異球パラダイムにおける構造的な意見の不一致が明らかになった。 さらに、仮説空間をいかにコンパクトに研究するかを測定する幾何学的分散測度である仮説空間温度を定義する。 局所的奇球文脈では温度が低く,大域的奇球文脈では温度が高く,後者では拡散が大きかった。 スコアリング幾何学はまた、実験コンテキスト間の変化のベクトルを推定することを可能にする。 これらの結果は、局所的なマルチLLMカウンシルが、異種文献を定量的なエビデンス空間にマッピングする可聴性不一致測定を作成できることを示した。 このフレームワークは、従来のメタ分析が共通の比較空間を欠いているクロススタディ仮説マッピングに一般化することができる。

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