本論文では、SemEval-2025 Task 5(LLMs4Subjects)で大規模言語モデル(LLM)を使用したトピックインデックス操作にAnnifシステムを提示します。この課題では、二言語 TIBKAT データベースの書誌記録に GND トピック語彙を使用してトピック予測を生成する必要がありました。 Annifシステムは、Annifツールキットに実装されている既存の自然言語処理および機械学習技術と翻訳および合成データを生成するための革新的なLLMベースの方法、および日本語モデルの予測マージを組み合わせます。定量的評価ですべてのテーマカテゴリーで1位、tib-core-テーマカテゴリーで2位を占め、定性的評価では4位を占めた。これらの結果は、多言語環境におけるトピック索引の精度と効率を向上させるために、既存のXMTCアルゴリズムと最新のLLM技術を組み合わせた可能性を示しています。