SC-Taxo: Hierarchical Taxonomy Generation under Semantic Consistency Constraints using Large Language Models

📄 arXiv: 2605.00620v1 📥 PDF

作者: Shiqiang Cai, Nianhong Niu, Shizhu He, Kang Liu, Jun Zhao

分类: cs.CL

发布日期: 2026-05-01

备注: 12 pages, 5 figures, 2 tables

💡 一句话要点

提出SC-Taxo框架，利用大语言模型生成语义一致的层级化科学分类体系。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 层级分类体系生成 大语言模型 语义一致性 科学文献 双向标题生成

📋 核心要点

  1. 现有分类体系生成方法在结构一致性和层级语义对齐方面存在不足，难以有效组织和访问领域知识。
  2. SC-Taxo框架利用大语言模型，通过层级感知细化阶段确保语义一致性，解决现有方法的局限性。
  3. 实验结果表明，SC-Taxo在层级对齐和标题质量方面均有提升，并具有良好的跨语言泛化能力。

📝 摘要（中文）

科学文献正以前所未有的速度扩张，使得高效组织和访问领域知识变得越来越具有挑战性。高质量的科学分类体系提供了一个研究领域结构化和层级化的表示，有助于文献探索和主题导航，并支持趋势分析、创意生成和信息检索等下游应用。然而，现有的分类体系生成方法通常存在结构不一致和跨层级语义不对齐的问题。通过实证分析，我们发现这些问题主要源于对层级语义一致性建模的不足。为了解决这个限制，我们提出了一个语义一致的分类体系生成（SC-Taxo）框架，该框架利用具有层级感知细化阶段的大语言模型（LLMs）来确保语义一致性。具体来说，SC-Taxo引入了一种双向标题生成机制，该机制共同执行自下而上的抽象和自上而下的语义约束，同时进一步捕获同级语义依赖关系以增强水平一致性。在多个基准数据集上的实验表明，在层级对齐和标题质量方面均有持续改进，并且对中文科学文献的额外评估验证了其强大的跨语言泛化能力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决科学文献分类体系自动生成中存在的结构不一致和语义不对齐问题。现有方法难以保证生成分类体系的层级结构合理性以及各层级主题之间的语义关联性，导致分类体系质量不高，影响下游应用效果。

核心思路：论文的核心思路是利用大语言模型强大的语义理解和生成能力，并引入层级语义一致性约束，从而生成高质量的科学分类体系。通过自上而下和自下而上的双向标题生成机制，以及同级语义依赖关系建模，确保分类体系在垂直方向和水平方向上的语义一致性。

技术框架：SC-Taxo框架包含以下主要模块：1) 双向标题生成模块：该模块同时进行自下而上的主题抽象和自上而下的语义约束，生成候选标题。2) 层级感知细化模块：利用大语言模型对候选标题进行细化，确保层级之间的语义一致性。3) 同级语义依赖建模模块：捕获同级主题之间的语义关系，增强水平方向上的一致性。

关键创新：SC-Taxo的关键创新在于：1) 提出了双向标题生成机制，同时考虑了自上而下和自下而上的语义信息。2) 引入了层级感知细化模块，利用大语言模型确保层级之间的语义一致性。3) 考虑了同级语义依赖关系，增强了水平方向上的一致性。与现有方法相比，SC-Taxo更注重层级语义一致性的建模。

关键设计：论文中使用了大语言模型作为核心组件，具体使用的模型类型未知。双向标题生成模块可能涉及到特定的prompt设计，以引导大语言模型生成符合要求的标题。层级感知细化模块可能采用了特定的损失函数，以鼓励生成语义一致的标题。同级语义依赖建模模块的具体实现方式未知，可能涉及到图神经网络等技术。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SC-Taxo在多个基准数据集上均取得了显著的性能提升。在层级对齐和标题质量方面，SC-Taxo均优于现有方法。此外，对中文科学文献的评估验证了SC-Taxo具有良好的跨语言泛化能力。具体的性能数据和提升幅度在论文中详细给出，此处省略。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多个领域，包括：1) 科学文献管理：自动生成高质量的分类体系，方便科研人员查找和组织文献。2) 知识图谱构建：为知识图谱提供结构化的主题信息，提升知识图谱的质量。3) 信息检索：提升信息检索的准确性和效率，帮助用户快速找到所需信息。未来，该技术有望应用于更广泛的知识管理和信息服务领域。

📄 摘要（原文）

Scientific literature is expanding at an unprecedented pace, making it increasingly challenging to efficiently organize and access domain knowledge. A high-quality scientific taxonomy offers a structured and hierarchical representation of a research field, facilitating literature exploration and topic navigation, as well as enabling downstream applications such as trend analysis, idea generation, and information retrieval. However, existing taxonomy generation approaches often suffer from structural inconsistencies and semantic misalignment across hierarchical levels. Through empirical analysis, we find that these issues largely stem from inadequate modeling of hierarchical semantic consistency. To address this limitation, we propose a semantic-consistent taxonomy generation (SC-Taxo) framework that leverages large language models (LLMs) with hierarchy-aware refinement stages to ensure semantic consistency. Specifically, SC-Taxo introduces a bidirectional heading generation mechanism that jointly performs bottom-up abstraction and top-down semantic constraint, while further capturing peer-level semantic dependencies to enhance horizontal consistency. Experiments on multiple benchmark datasets demonstrate consistent improvements in hierarchy alignment and heading quality, and additional evaluation on Chinese scientific literature validates its robust cross-lingual generalization.