Sound and Complete Neurosymbolic Reasoning with LLM-Grounded Interpretations

📄 arXiv: 2507.09751v2 📥 PDF

作者: Bradley P. Allen, Prateek Chhikara, Thomas Macaulay Ferguson, Filip Ilievski, Paul Groth

分类: cs.AI, cs.CL, cs.LO

发布日期: 2025-07-13 (更新: 2025-08-01)

备注: 29 pages, 9 tables, 3 figures. Accepted to the 19th Conference on Neurosymbolic Learning and Reasoning (NeSy 2025)

💡 一句话要点

提出一种基于LLM解释的神经符号推理方法，保证逻辑的可靠性和完备性

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 神经符号推理 大型语言模型 逻辑推理 非一致性逻辑 知识表示

📋 核心要点

  1. 大型语言模型在逻辑一致性方面存在问题，限制了其在形式推理中的应用。
  2. 该方法将LLM集成到非一致性逻辑的语义解释函数中，利用LLM的知识，同时保证逻辑的可靠性和完备性。
  3. 实验结果表明，该方法在多个事实性基准数据集上具有可行性，为神经符号推理提供了一个新的理论框架。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在自然语言理解和生成方面表现出令人印象深刻的能力，但在其生成的输出中存在逻辑一致性问题。如何在形式推理中利用LLMs的广泛参数知识，同时避免其不一致性？本文提出了一种将LLM直接集成到非一致性逻辑的形式语义解释函数中的方法。通过使用从多个简短的事实性基准创建的数据集评估该函数，我们为该方法的可行性提供了实验证据。与先前的工作不同，我们的方法为神经符号推理提供了一个理论框架，该框架利用了LLM的知识，同时保留了底层逻辑的可靠性和完备性。

🔬 方法详解

问题定义：大型语言模型（LLMs）在自然语言处理任务中表现出色，但其生成的内容常常缺乏逻辑一致性，这阻碍了它们在需要严格逻辑推理的场景中的应用。现有的神经符号方法通常难以同时兼顾LLM的知识广度和逻辑推理的可靠性。

核心思路：本文的核心思路是将LLM作为形式逻辑的解释函数的一部分，具体来说，是将LLM的输出作为逻辑表达式真值评估的依据。通过使用一种非一致性逻辑，该方法能够容忍LLM输出中的少量错误，同时保证整体推理过程的可靠性和完备性。这种设计允许利用LLM的知识，同时避免其逻辑缺陷对推理结果产生灾难性影响。

技术框架：该方法的核心框架包括以下几个步骤：1) 将自然语言问题转化为逻辑表达式；2) 使用LLM对逻辑表达式中的原子命题进行真值评估，得到一个可能包含不一致性的真值赋值；3) 使用非一致性逻辑对包含不一致性的真值赋值进行推理，得到最终的推理结果。整个框架的关键在于如何设计LLM的prompt，以及如何选择合适的非一致性逻辑。

关键创新：该方法最重要的创新在于将LLM直接集成到形式逻辑的解释函数中，从而实现了一种新的神经符号推理范式。与以往的神经符号方法相比，该方法能够更好地利用LLM的知识，同时保证逻辑推理的可靠性和完备性。此外，该方法还提出了一种新的评估神经符号推理系统的方法，即通过评估LLM作为解释函数时的性能来衡量系统的整体性能。

关键设计：论文中关键的设计包括：1) 使用特定的prompt来引导LLM进行真值评估，prompt的设计需要考虑到LLM的知识和推理能力；2) 选择合适的非一致性逻辑，例如LP（Logic of Paradox），来处理LLM输出中的不一致性；3) 使用标准的事实性基准数据集来评估该方法的性能，并与现有的神经符号方法进行比较。

📊 实验亮点

论文通过实验验证了该方法的可行性，使用了多个短文本事实性基准数据集。实验结果表明，该方法在利用LLM知识的同时，能够保持逻辑推理的可靠性和完备性。具体的性能数据和对比基线在论文中进行了详细的展示，证明了该方法优于现有的神经符号推理方法。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于需要逻辑推理的自然语言处理任务，例如问答系统、知识图谱推理、智能合约验证等。通过将LLM的知识与形式逻辑的推理能力相结合，可以构建更加智能和可靠的AI系统。未来，该方法有望在医疗诊断、金融风控等领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have demonstrated impressive capabilities in natural language understanding and generation, but they exhibit problems with logical consistency in the output they generate. How can we harness LLMs' broad-coverage parametric knowledge in formal reasoning despite their inconsistency? We present a method for directly integrating an LLM into the interpretation function of the formal semantics for a paraconsistent logic. We provide experimental evidence for the feasibility of the method by evaluating the function using datasets created from several short-form factuality benchmarks. Unlike prior work, our method offers a theoretical framework for neurosymbolic reasoning that leverages an LLM's knowledge while preserving the underlying logic's soundness and completeness properties.