यह शोधपत्र जटिल परिदृश्यों का वर्णन करने वाले अव्यवस्थित, दोहरावदार और अस्पष्ट भाषण प्रतिलेखों को संसाधित करने के कार्य पर केंद्रित है, साथ ही एलएलएम की निर्णय लेने की क्षमता का लाभ उठाकर दीर्घ-प्रारूप संदर्भों का अनुमान लगाता है। विशेष रूप से, हम एलएलएम को अनिश्चितता से जुड़ी स्थितियों (जैसे, किसी कॉर्पोरेट आय घोषणा में प्रबंधन का आशावादी दृष्टिकोण) में अनिश्चितता को अपने निर्णय लेने में व्यवस्थित रूप से एकीकृत करने में सक्षम बनाने पर ध्यान केंद्रित करते हैं। इस उद्देश्य से, हम \Textsc{DeFine} प्रस्तुत करते हैं, जो एक मॉड्यूलर ढाँचा है जो जटिल परिदृश्यों से संभाव्य कारक प्रोफाइल का निर्माण करता है और समान पूर्व अनुभवों से प्राप्त अंतर्दृष्टि का लाभ उठाकर उन्हें अनुमानात्मक तर्क के साथ एकीकृत करता है। \textsc{DeFine} अनिश्चितता परिमाणीकरण और एलएलएम निर्णय एकीकरण के कार्यों को अलग करता है, जिससे यह परामर्श और वित्तीय विचार-विमर्श जैसे क्षेत्रों में विशेष रूप से उपयोगी हो जाता है जहाँ अनिश्चितता के तहत निर्णय लेना महत्वपूर्ण होता है।
