初学者の曖昧な一般的表現と専門用語の間には大きな乖離がある．一般的表現から専門用語への変換は，一種の逆引き辞書タスクだが，初学者の記述に対する既存手法の適用には課題が残る．本研究では，一般的表現から専門用語を同定するタスクを新たに定義し，その評価基盤を構築した．具体的には，ACM CCS分類体系に基づき，LLMを用いて初学者記述を逆生成することで962件の評価用データセットを構築した．さらに，LLMの推論過程を4段階に構造化したマルチモジュール方式を提案する．実験の結果，素朴なプロンプト入力を上回るHR@10=0.60を達成し，専門概念の推定において段階的な推論分解の有効性を示した．