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AIDB Daily Papers

PaperRouter-Agent:個人用フォルダ階層への論文自動振り分けを行うLLMエージェント

原題: PaperRouter-Agent: A Content-Grounded LLM Agent for Personalized Hierarchical Paper Routing
著者: Keshen Zhou, Lintao Wang, Suqin Yuan, Zhuqiang Lu, Yu Luo, Zhiyong Wang
公開日: 2026-07-13 | 分野: LLM 情報抽出 cs.CL cs.HC cs.IR AIエージェント

※ 日本語タイトル・ポイントはAIによる自動生成です。正確な内容は原論文をご確認ください。

ポイント

  • ユーザー固有のフォルダ階層に基づき、新規論文を適切なフォルダへ自動的に振り分ける手法を提案した。
  • フォルダ名だけでなく既存の格納論文を根拠として活用し、追加学習なしで高精度な分類を実現した点が新しい。
  • 実データを用いた評価で分類精度が大幅に向上し、特にメタデータに基づく分類において顕著な成果を得た。

Abstract

Researchers organize the papers they collect into personal folder hierarchies in reference managers, and route each new paper into the folder where it belongs. This task differs from standard hierarchical text classification. A user's folder hierarchy is not a fixed, shared taxonomy but a private and evolving folksonomy whose folder meanings may be topical, shorthand, venue-based, or process-oriented, and are often defined by the papers already stored inside them. We formalize this setting as personalized hierarchical paper routing (PHPR): assigning an incoming paper to folders in a user-specific hierarchy without per-user training. We propose PaperRouter-Agent, a training-free LLM agent that grounds routing decisions in folder members rather than folder names alone. The agent first narrows the candidate hierarchy, retrieves folder-specific evidence, verifies fit by inspecting member papers, and incorporates similarity-gated feedback from past user rejections. A formative study on real personal libraries shows that PaperRouter-Agent raises overall Recall@1 from 0.39 to 0.61 and Recall@3 from 0.57 to 0.83, with the largest gains on organizational folders defined by metadata such as venue or year, where single-shot methods collapses (Recall@1 0.09 to 0.50). On the public LaMP-2 benchmark, the same approach improves accuracy from 44.5% to 51.5% (+9.0 macro-F1) over a single-shot baseline, while remaining low-cost for practical use.

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