摘要
现有专家系统常通过简单聚合掩盖决策依据。本文提出 ARGORA 框架,将多专家讨论组织为显式论证图,揭示论点间的支撑与攻击关系。通过将图转化为因果模型,ARGORA 能系统移除特定论点以重算结果,识别必要推理链及决策敏感性。此外,引入校正机制以对齐内部推理与外部判断。实验表明,该框架在保持竞争力的同时,能有效解决专家分歧并减少错误,提供关键论点的因果诊断。
AI 推荐理由
论文提出基于因果论证图的框架,核心旨在增强 LLM 的推理可解释性与决策准确性。
研究机构
首尔国立大学
论文信息