Function combine_and_reconstruct_probabilities 

pub fn combine_and_reconstruct_probabilities(
    all_fine_keys: &[String],
    fine_to_coarse: &IndexMap<String, String>,
    coarse_probs: &IndexMap<String, f64>,
    evaluated_fine_probs: &IndexMap<String, f64>,
    coarse_alpha: f64,
) -> Result<IndexMap<String, f64>>

第 1 パス (大分類) 確率と第 2 パス (細分類) 確率を減衰周辺化結合し、全候補空間の確率分布を復元する。

アルゴリズム

1. 各細分類候補 $F_k$ に対し、所属する親大分類 $C_j$ の確率 $P(C_j)$ を取得する。
2. 減衰べき乗指数 $\alpha$ を用いて不確実性を伝播させた結合スコアを算出: $$S(F_k) = P(C_j)^\alpha \cdot P(F_k \mid C_j)$$
3. 第 2 パスに含まれる全候補で正規化 (周辺化)。
4. 評価対象外となった除外クラスタの候補には 0.0 を設定し、全体の確率和を 1.0 に正規化する。

引数

• all_fine_keys: 全細分類キーの完全リスト (順序維持)。
• fine_to_coarse: 細分類キーから親大分類キーへの逆引きマップ。
• coarse_probs: 大分類キーとその確率のマッピング。
• evaluated_fine_probs: 第 2 パスで実際に評価された細分類キーとその確率 (温度補正後)。
• coarse_alpha: 大分類確率の減衰指数 ($\alpha \in [0.8, 1.0]$)。

戻り値

全細分類キーに対応する確率マップ (IndexMap<String, f64>)。総和は厳密に 1.0 となる。