Intermediate Languages Matter: Formal Languages and LLMs affect Neurosymbolic Reasoning

📄 arXiv: 2509.04083v1 📥 PDF

作者: Alexander Beiser, David Penz, Nysret Musliu

分类: cs.AI

发布日期: 2025-09-04

备注: To appear in the proceedings of The Second Workshop on Knowledge Graphs and Neurosymbolic AI (KG-NeSy) Co-located with SEMANTiCS 2025 Conference, Vienna, Austria - September 3rd, 2025

💡 一句话要点

揭示中间语言对神经符号推理的影响，强调形式语言选择的重要性

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

关键词: 神经符号推理 形式语言 大型语言模型 中间语言 语义推理

📋 核心要点

  1. 大型语言模型在形式推理方面存在不足，神经符号推理是潜在解决方案。
  2. 该研究强调了中间形式语言选择对神经符号推理性能的关键影响。
  3. 通过实验对比多种形式语言和LLM，揭示了形式语言选择的重要性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在各种任务中取得了惊人的成果，但其形式推理能力仍然滞后。神经符号LLM推理是一种有前景的方法，它利用LLMs作为从自然语言到形式语言的翻译器，并使用符号求解器来推导正确的结果。然而，神经符号LLM推理成功的因素仍不清楚。本文证明，一个先前被忽视的因素是形式语言的选择。我们提出了中间语言挑战：为神经符号推理选择合适的正式语言。通过比较三个数据集和七个LLMs中的四种形式语言，我们表明形式语言的选择会影响句法和语义推理能力。我们还讨论了不同LLM之间的不同影响。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决神经符号推理中形式语言选择的问题。现有方法通常忽略形式语言对推理能力的影响，导致LLM在将自然语言转换为形式语言时，以及后续的符号求解过程中，可能因为选择了不合适的中间语言而降低整体性能。

核心思路：论文的核心思路是系统性地研究不同形式语言对神经符号推理的影响。通过比较不同的形式语言，分析它们在句法和语义推理方面的表现差异，从而为神经符号推理选择合适的中间语言提供指导。

技术框架：该研究的技术框架包括：1）选择多个LLM作为自然语言到形式语言的翻译器；2）选择多种形式语言作为中间表示；3）使用多个数据集评估不同LLM和形式语言组合的性能；4）分析实验结果，揭示形式语言对神经符号推理的影响。

关键创新：该研究的关键创新在于首次明确提出了“中间语言挑战”，并系统性地研究了形式语言选择对神经符号推理的影响。以往的研究往往侧重于LLM本身或符号求解器的优化，而忽略了中间语言的重要性。

关键设计：论文的关键设计包括：1）选择了具有代表性的LLM，包括不同规模和架构的模型；2）选择了多种形式语言，涵盖不同表达能力和复杂度的语言；3）使用了多个数据集，涵盖不同领域的推理任务；4）设计了合理的评估指标，用于衡量句法和语义推理能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该研究通过实验证明，形式语言的选择对神经符号推理的句法和语义推理能力有显著影响。实验结果表明，不同的形式语言在不同的LLM上表现出不同的性能，这强调了在神经符号推理中选择合适的中间语言的重要性。具体性能数据和对比基线在论文中详细给出。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于需要形式推理的各种领域，例如智能问答、程序合成、机器人控制等。通过选择合适的中间语言，可以提高神经符号推理系统的性能和可靠性，从而更好地解决实际问题。未来的研究可以进一步探索更复杂的形式语言和更高效的翻译方法。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) achieve astonishing results on a wide range of tasks. However, their formal reasoning ability still lags behind. A promising approach is Neurosymbolic LLM reasoning. It works by using LLMs as translators from natural to formal languages and symbolic solvers for deriving correct results. Still, the contributing factors to the success of Neurosymbolic LLM reasoning remain unclear. This paper demonstrates that one previously overlooked factor is the choice of the formal language. We introduce the intermediate language challenge: selecting a suitable formal language for neurosymbolic reasoning. By comparing four formal languages across three datasets and seven LLMs, we show that the choice of formal language affects both syntactic and semantic reasoning capabilities. We also discuss the varying effects across different LLMs.