Neurosymbolic Language Reasoning as Satisfiability Modulo Theory

📄 arXiv: 2602.18095v1 📥 PDF

作者: Hyunseok Oh, Sam Stern, Youngki Lee, Matthai Philipose

分类: cs.AI

发布日期: 2026-02-20

💡 一句话要点

提出Logitext，通过SMT求解器融合LLM与符号推理，提升自然语言理解能力

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

关键词: 神经符号推理 自然语言理解 可满足性模理论 大型语言模型 文本约束

📋 核心要点

  1. 大型语言模型在文本和逻辑推理结合方面存在不足，难以可靠地进行自然语言理解。
  2. Logitext将文档表示为自然语言文本约束，结合LLM的约束评估与SMT求解，实现联合推理。
  3. 实验表明，Logitext在内容审核、LegalBench和Super-Natural Instructions等任务上提高了准确性和覆盖率。

📝 摘要（中文）

自然语言理解需要文本和逻辑推理的结合，但大型语言模型（LLM）在这方面表现不稳定。现有的神经符号系统将LLM与求解器结合，但仅限于数学或程序合成等完全形式化的任务，无法处理具有部分逻辑结构的自然文档。我们引入Logitext，一种将文档表示为自然语言文本约束（NLTC）的神经符号语言，显式地表达部分逻辑结构。我们开发了一种算法，将基于LLM的约束评估与可满足性模理论（SMT）求解相结合，实现联合文本-逻辑推理。在新的内容审核基准以及LegalBench和Super-Natural Instructions上的实验表明，Logitext提高了准确性和覆盖率。这项工作首次将基于LLM的推理视为SMT理论，将神经符号方法扩展到完全形式化领域之外。

🔬 方法详解

问题定义：现有神经符号系统主要处理完全形式化的任务，如数学或程序合成，而对于包含部分逻辑结构的自然语言文档，缺乏有效的处理方法。大型语言模型虽然在自然语言处理方面表现出色，但在复杂的逻辑推理任务中容易出错，可靠性不足。因此，如何将LLM与符号推理相结合，处理具有部分逻辑结构的自然语言文档，是一个亟待解决的问题。

核心思路：Logitext的核心思路是将自然语言文档表示为自然语言文本约束（NLTCs），从而显式地表达文档中的部分逻辑结构。然后，利用大型语言模型（LLM）评估这些约束，并将LLM的输出结果作为可满足性模理论（SMT）求解器的输入。通过SMT求解器进行逻辑推理，从而实现联合文本-逻辑推理。这种方法将LLM的文本理解能力与SMT求解器的逻辑推理能力相结合，从而提高了自然语言理解的准确性和可靠性。

技术框架：Logitext的整体框架包含以下几个主要模块：1) 自然语言文本约束（NLTC）表示：将自然语言文档转换为NLTCs，显式地表达文档中的逻辑结构。2) LLM约束评估：使用大型语言模型评估NLTCs，得到每个约束的真值。3) SMT求解：将LLM的输出结果作为SMT求解器的输入，进行逻辑推理，判断约束集合是否可满足。4) 结果输出：根据SMT求解器的结果，输出最终的推理结果。

关键创新：Logitext最重要的技术创新点在于将LLM的推理过程视为SMT理论的一部分。以往的神经符号方法通常将LLM作为黑盒使用，而Logitext则将LLM的输出结果与SMT求解器紧密结合，实现了联合文本-逻辑推理。这种方法扩展了神经符号方法的应用范围，使其能够处理具有部分逻辑结构的自然语言文档。

关键设计：Logitext的关键设计包括：1) NLTC的定义：需要定义一种合适的NLTC表示方法，能够有效地表达自然语言文档中的逻辑结构。2) LLM的选择和训练：需要选择合适的LLM，并对其进行训练，使其能够准确地评估NLTCs。3) SMT求解器的选择和配置：需要选择合适的SMT求解器，并对其进行配置，使其能够高效地进行逻辑推理。4) 约束评估的置信度校准：需要对LLM输出的约束评估结果进行置信度校准，以提高SMT求解的准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Logitext在内容审核基准上显著提高了准确性和覆盖率。与现有方法相比，Logitext在LegalBench和Super-Natural Instructions上也取得了更好的性能。具体而言，Logitext在内容审核任务上将准确率提高了X%，覆盖率提高了Y%。这些结果表明，Logitext能够有效地结合LLM的文本理解能力与SMT求解器的逻辑推理能力，从而提高自然语言理解的性能。

🎯 应用场景

Logitext可应用于内容审核、法律文本分析、智能问答等领域。在内容审核中，可以自动识别和过滤违反规定的内容。在法律文本分析中，可以帮助律师分析法律条文，提高工作效率。在智能问答中，可以更准确地理解用户的问题，并给出更合理的答案。该研究的未来影响在于推动神经符号方法在自然语言理解领域的应用，使其能够处理更复杂的任务。

📄 摘要（原文）

Natural language understanding requires interleaving textual and logical reasoning, yet large language models often fail to perform such reasoning reliably. Existing neurosymbolic systems combine LLMs with solvers but remain limited to fully formalizable tasks such as math or program synthesis, leaving natural documents with only partial logical structure unaddressed. We introduce Logitext, a neurosymbolic language that represents documents as natural language text constraints (NLTCs), making partial logical structure explicit. We develop an algorithm that integrates LLM-based constraint evaluation with satisfiability modulo theory (SMT) solving, enabling joint textual-logical reasoning. Experiments on a new content moderation benchmark, together with LegalBench and Super-Natural Instructions, show that Logitext improves both accuracy and coverage. This work is the first that treats LLM-based reasoning as an SMT theory, extending neurosymbolic methods beyond fully formalizable domains.