論文の概要: Bridging Network Psychometrics and Artificial Intelligence: An Ising-Potts Model with LLM-Derived Weights

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.08797v2
• Date: Mon, 14 Sep 2026 15:37:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-16 07:15:04.683459
• Title: Bridging Network Psychometrics and Artificial Intelligence: An Ising-Potts Model with LLM-Derived Weights
• Title（参考訳）: ブリッジングネットワークの心理学と人工知能: LLM-Derived Weightsを用いたIsing-Pottsモデル
• Abstract要約: レーティングとカテゴリーラベルの合意指標を用いたラターイジングポッツモデルを提案する。 我々は,K=14,466の短い回答を3段階のルーブリックと2つのAERAエッセイのコーパスに散らばった3つの構成応答データセットについて,約1,200-1,400の応答を4点のルーブリックに提案した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.40611352512781873
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The Potts model extends the Ising model to multinomial data. We introduce a Rater Ising-Potts model that uses agreement indicators between pairs of ratings and category labels, with weights derived from LLM embeddings. The model does not presuppose ordered category thresholds or equidistant scoring; instead, it focuses on pairwise agreement among ratings and assigns category-specific positive weights, making it suited for multi-category scoring reliability. We evaluate the model on three constructed-response datasets spanning a corpus of K=14,466 short answers on a three-level rubric and two AERA essay prompts of roughly 1,200-1,400 responses on four-point rubrics. We compare three strategies for sharpening the similarity signal: top-K pruning, min-max normalization with a power transformation, and ColBERT late-interaction similarities. Top-K pruning, which replaces the dense similarity graph with a sparse local network of strongest semantic neighbors, consistently yields the highest accuracy and Cohen's kappa, and the selected neighborhoods are always a small fraction of the corpus. Power tuning consistently ranks second, while ColBERT is competitive on longer essay prompts and adds little on short answers. Across all settings, most misclassifications occur between adjacent score levels, confirming that the model preserves the ordinal structure of scoring rubrics without imposing rigid assumptions. These findings suggest that LLM-derived similarities, combined with a parsimonious Potts formulation and a sparse local graph, offer a robust and interpretable framework for reliability auditing in educational assessment. We discuss extensions to multiple raters and hierarchical rating designs.
• Abstract（参考訳）: PottsモデルはIsingモデルを拡張し、マルチノードデータに拡張する。 LLM埋め込みから導かれる重み付きレーティングとカテゴリラベルの一致指標を用いたラターイジングポッツモデルを提案する。 このモデルは、順序付けられたカテゴリー閾値や等距離スコアを前提とせず、評価間のペアの一致に焦点を当て、カテゴリー固有の正の重みを割り当て、マルチカテゴリスコアリングの信頼性に適している。 我々は,K=14,466の短い回答を3段階のルーブリックと2つのAERAエッセイのコーパスに散らばった3つの構成応答データセットについて,約1,200-1,400の応答を4点のルーブリックに提案した。 我々は、トップKプルーニング(top-K pruning)、パワー変換によるmin-max正規化(min-max normalization)、ColBERT遅延相互作用類似性( late-interaction similarities)の3つの手法を比較した。 密接な類似性グラフを最強のセマンティックな隣人の疎密な局所ネットワークに置き換えるTop-Kプルーニングは、常にコーエンのカッパと高い精度を得られ、選択された地区は常にコーパスのごく一部である。 パワーチューニングは一貫して第2位にランクされ、コルバートは長いエッセイのプロンプトで競い合っており、短い答えにはほとんど触れない。 すべての設定において、ほとんどの誤分類は隣接するスコアレベルの間で発生し、モデルが厳密な仮定を課すことなく、スコアリングルーブリックの順序構造を保存することを確認する。 これらの結果から, LLM由来の類似性と, 擬似ポッツ定式化と疎局所グラフの併用が, 教育評価における信頼性監査のための堅牢かつ解釈可能な枠組みを提供する可能性が示唆された。 複数レーダの拡張と階層的評価設計について論じる。

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