IFDNS: An Iterative Feedback-Driven Neuro-Symbolic Method for Faithful Logical Reasoning

📄 arXiv: 2601.07464v1 📥 PDF

作者: Xiaoheng Wang, Tongxuan Liu, Zi Gong, Xianzhe Dong, Yuting Zeng, Minhan Hu, Weizhe Huang, Jing Li

分类: cs.AI

发布日期: 2026-01-12

备注: 13 pages,5 figures

💡 一句话要点

提出IFDNS：一种迭代反馈驱动的神经符号方法，用于可信的逻辑推理

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

关键词: 神经符号推理 逻辑推理 大型语言模型 迭代反馈 可信推理

📋 核心要点

  1. 现有基于提示的LLM推理方法，如CoT，存在可信度不足的问题，即推理链与结论不一致。
  2. IFDNS通过迭代反馈机制，在逻辑提取阶段准确提取因果关系，并转化为逻辑表达式，减少信息损失。
  3. IFDNS与现有提示方法兼容，实验表明其能显著提升CoT和CoT-SC在多个数据集上的性能。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在各种推理任务中表现出令人印象深刻的能力，包括逻辑和数学问题求解。虽然诸如思维链（CoT）等基于提示的方法可以在一定程度上增强LLM的推理能力，但它们常常缺乏可信度，即得出的结论可能与生成的推理链不一致。为了解决这个问题，研究人员探索了神经符号方法来增强LLM的逻辑推理能力。然而，现有的神经符号方法仍然面临信息丢失的挑战。为了克服这些限制，我们提出了一种新颖的基于提示的方法，即迭代反馈驱动的神经符号方法（IFDNS），该方法采用多轮反馈机制来解决LLM在处理复杂逻辑关系方面的局限性。IFDNS在逻辑提取阶段利用迭代反馈来准确提取因果关系陈述，并将其转化为命题和逻辑蕴涵表达式，从而有效地缓解信息丢失问题。此外，IFDNS与现有的提示方法是正交的，可以与各种提示方法无缝集成。在六个数据集上的实证评估表明，IFDNS在显著提高CoT和具有自洽性的思维链（CoT-SC）的性能方面是有效的。具体而言，IFDNS在LogiQA数据集上实现了CoT +9.40%的准确率提升，在PrOntoQA数据集上实现了CoT-SC +11.70%的改进。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型在逻辑推理任务中，由于信息损失导致推理过程不可信的问题。现有方法，如CoT，虽然能提升LLM的推理能力，但生成的推理链可能与最终结论不一致，缺乏可信度。现有的神经符号方法也存在信息损失的问题，限制了其性能。

核心思路：论文的核心思路是利用迭代反馈机制，在逻辑提取阶段不断修正和完善提取出的逻辑关系，从而更准确地将自然语言描述的因果关系转化为形式化的逻辑表达式。通过减少信息损失，提高推理过程的可信度。

技术框架：IFDNS方法主要包含以下几个阶段：1) 初始提示：使用CoT或其他提示方法生成初始推理链；2) 逻辑提取：从推理链中提取因果关系陈述；3) 逻辑转换：将因果关系陈述转换为命题和逻辑蕴涵表达式；4) 反馈：根据逻辑表达式的推理结果，对提取的因果关系进行评估和修正；5) 迭代：重复逻辑提取、逻辑转换和反馈过程，直到逻辑表达式能够支持最终结论。

关键创新：IFDNS的关键创新在于其迭代反馈机制。与以往的神经符号方法不同，IFDNS不是一次性地提取和转换逻辑关系，而是通过多轮反馈不断优化，从而更准确地捕捉复杂的逻辑关系。这种迭代的方式能够有效地减少信息损失，提高推理的准确性和可信度。

关键设计：IFDNS的关键设计包括：1) 逻辑提取器的设计，需要能够准确识别和提取因果关系陈述；2) 逻辑转换器的设计，需要能够将自然语言描述的因果关系转化为形式化的逻辑表达式；3) 反馈机制的设计，需要能够有效地评估和修正提取的逻辑关系。论文中可能使用了特定的损失函数来指导逻辑提取和转换过程，并可能对LLM的提示方式进行了优化，以提高其逻辑推理能力（具体细节未知）。

📊 实验亮点

IFDNS在六个数据集上进行了评估，结果表明其能够显著提高CoT和CoT-SC的性能。在LogiQA数据集上，IFDNS使CoT的准确率提高了9.40%。在PrOntoQA数据集上，IFDNS使CoT-SC的准确率提高了11.70%。这些结果表明，IFDNS能够有效地解决LLM在逻辑推理中信息损失的问题，并显著提升其推理能力。

🎯 应用场景

IFDNS方法可应用于需要高度可信逻辑推理的领域，例如智能合约验证、医疗诊断辅助、法律文本分析等。通过提高LLM逻辑推理的准确性和可信度，可以增强其在这些领域的应用价值，并为决策提供更可靠的支持。未来，该方法有望扩展到更复杂的推理任务，并与其他知识表示和推理技术相结合。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have demonstrated impressive capabilities across a wide range of reasoning tasks, including logical and mathematical problem-solving. While prompt-based methods like Chain-of-Thought (CoT) can enhance LLM reasoning abilities to some extent, they often suffer from a lack of faithfulness, where the derived conclusions may not align with the generated reasoning chain. To address this issue, researchers have explored neuro-symbolic approaches to bolster LLM logical reasoning capabilities. However, existing neuro-symbolic methods still face challenges with information loss during the process. To overcome these limitations, we introduce Iterative Feedback-Driven Neuro-Symbolic (IFDNS), a novel prompt-based method that employs a multi-round feedback mechanism to address LLM limitations in handling complex logical relationships. IFDNS utilizes iterative feedback during the logic extraction phase to accurately extract causal relationship statements and translate them into propositional and logical implication expressions, effectively mitigating information loss issues. Furthermore, IFDNS is orthogonal to existing prompt methods, allowing for seamless integration with various prompting approaches. Empirical evaluations across six datasets demonstrate the effectiveness of IFDNS in significantly improving the performance of CoT and Chain-of-Thought with Self-Consistency (CoT-SC). Specifically, IFDNS achieves a +9.40% accuracy boost for CoT on the LogiQA dataset and a +11.70% improvement for CoT-SC on the PrOntoQA dataset.