WO2026053006 - EXPLAINER, OUTPUT VERIFICATION, AND HALLUCINATION CORRECTION FOR OUTPUT OF LARGE LANGUAGE MODELS

National phase entry is expected:
Publication Number WO/2026/053006
Publication Date 12.03.2026
International Application No. PCT/IB2025/052669
International Filing Date 13.03.2025
Title **
[English] EXPLAINER, OUTPUT VERIFICATION, AND HALLUCINATION CORRECTION FOR OUTPUT OF LARGE LANGUAGE MODELS
[French] EXPLICATION, VÉRIFICATION DE SORTIE ET CORRECTION D'HALLUCINATION POUR LA SORTIE DE GRANDS MODÈLES DE LANGAGE
Applicants **
NEC LABORATORIES EUROPE GMBH
Inventors
GASHTEOVSKI, Kiril
RADEVSKI, Gorjan
SYED, Shahbaz
NICOLAS, Sebastien
HUNG, Chia-Chien
HEUSSER, Verena
GLAVAS, Goran
LAWRENCE, Carolin
Priority Data
24198219.8   03.09.2024   EP
Application details
Total Number of Claims/PCT *
Number of Independent Claims *
Number of Priorities *
Number of Multi-Dependent Claims *
Number of Drawings *
Pages for Publication *
Number of Pages with Drawings *
Pages of Specification *
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Number of Office Actions *
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International Searching Authority
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Type of Assignment
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Applicant's Legal Status
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Entry into National Phase under
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Patent Delivery
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Translation

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Quotation for National Phase entry

Country StagesTotal
China Filing, Examination, Granting2154
EPO Filing, Examination, Granting8575
Japan Filing, Examination, Granting2155
South Korea Filing, Examination, Granting2071
USA Filing, Examination, Granting5340
MasterCard Visa
Total: 20,295
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Abstract[English] A computer-implemented, machine learning method for explaining and verifying correctness of an output of a large language model (LLM) includes splitting two sets of documents into a plurality of text spans by inputting the two sets of documents into a coarse chunking algorithm. Attribution links are generated using the text spans as input to a specialized LLM that has been trained to output a likelihood that one of the text spans in the first portion relates to one of the text spans in the second portion. Hallucination candidate text spans are identified in the text spans based on the attribution links. The hallucination candidate text spans and the attribution links are presented via a user interface. The method has applications including, but not limited to, use cases in computational biology and medical Al and healthcare for disease classification or supporting decision making in diagnosis and treatment of patients.[French] L'invention concerne un procédé d'apprentissage machine mis en œuvre par ordinateur pour expliquer et vérifier l'exactitude d'une sortie d'un grand modèle de langage (LLM) qui consiste à diviser deux ensembles de documents en une pluralité d'intervalles de texte par entrée des deux ensembles de documents dans un algorithme de segmentation grossière. Des liaisons d'attribution sont générées à l'aide des étendues de texte en tant qu'entrée dans un LLM spécialisé qui a été entraîné pour délivrer en sortie une probabilité que l'un des étendues de texte dans la première partie se rapporte à l'un des étendues de texte dans la seconde partie. Des étendues de texte candidates d'hallucination sont identifiées dans les étendues de texte sur la base des liaisons d'attribution. Les étendues de texte candidates à l'hallucination et les liaisons d'attribution sont présentées par l'intermédiaire d'une interface utilisateur. Le procédé a des applications comprenant, entre autres, des cas d'utilisation en bioinformatique et IA médicale et en soins de santé pour la classification de maladies ou aider à la prise de décision en diagnostic et au traitement de patients.