Divide and Translate: Compositional First-Order Logic Translation and Verification for Complex Logical Reasoning

📄 arXiv: 2410.08047v2 📥 PDF

作者: Hyun Ryu, Gyeongman Kim, Hyemin S. Lee, Eunho Yang

分类: cs.CL

发布日期: 2024-10-10 (更新: 2025-02-25)

备注: ICLR 2025 camera-ready version

期刊: The Thirteenth International Conference on Learning Representations (ICLR 2025)

💡 一句话要点

CLOVER：通过分解翻译和验证一阶逻辑，提升复杂逻辑推理能力。

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

关键词: 逻辑推理 神经符号方法 一阶逻辑 自然语言处理 大型语言模型

📋 核心要点

  1. 现有方法难以让LLM准确捕捉自然语言中隐藏的复杂逻辑语义，导致翻译成一阶逻辑公式时出现偏差。
  2. CLOVER方法将自然语言句子分解为逻辑依赖结构，并进行顺序翻译，从而降低了翻译的复杂性。
  3. 实验结果表明，CLOVER在多个逻辑推理基准测试中优于现有的神经符号方法，达到了新的SOTA。

📝 摘要（中文）

复杂逻辑推理任务需要较长的推理序列，而带有思维链提示的大型语言模型(LLM)仍然不足以胜任。为了缓解这个问题，神经符号方法结合了符号求解器。具体来说，LLM仅将自然语言问题转换为由一阶逻辑公式组成的满足性(SAT)问题，然后由可靠的符号求解器返回数学上正确的解。然而，我们发现LLM在翻译过程中难以捕捉隐藏在自然语言中的复杂逻辑语义。为了解决这个限制，我们提出了一种组合式一阶逻辑翻译方法。LLM首先将自然语言句子解析为新定义的逻辑依赖结构，该结构由原子子句及其依赖项组成，然后依次翻译解析后的子句。由于单个句子可能存在多个逻辑依赖结构和顺序翻译，我们还引入了两种验证算法，以确保更可靠的结果。我们利用SAT求解器来严格比较生成的一阶逻辑公式的语义，并选择最可能的公式。我们在七个逻辑推理基准上评估了所提出的方法CLOVER，结果表明它优于之前的神经符号方法，并取得了新的最先进的结果。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决复杂逻辑推理任务中，大型语言模型（LLM）在将自然语言问题翻译成一阶逻辑公式时，难以准确捕捉复杂逻辑语义的问题。现有方法，即使结合了思维链提示和符号求解器，仍然存在翻译偏差，导致最终推理结果不准确。

核心思路：论文的核心思路是将复杂的自然语言句子分解为更小的、更易于处理的逻辑依赖结构，然后对这些结构进行顺序翻译。通过“分而治之”的策略，降低了LLM翻译的难度，提高了翻译的准确性。同时，引入验证机制，从多个可能的翻译结果中选择最可靠的一个。

技术框架：CLOVER方法包含以下几个主要阶段：1) 逻辑依赖结构解析：使用LLM将自然语言句子解析为原子子句及其依赖项组成的逻辑依赖结构。2) 顺序翻译：对解析后的子句进行顺序翻译，生成一阶逻辑公式。3) 验证：使用SAT求解器比较不同翻译结果的语义，选择最可能的公式。整个流程旨在将复杂的翻译任务分解为更小的、更易于管理的子任务，并利用验证机制提高翻译的可靠性。

关键创新：论文的关键创新在于提出了组合式一阶逻辑翻译方法，以及相应的逻辑依赖结构解析和验证算法。与现有方法相比，CLOVER不是直接翻译整个句子，而是将其分解为更小的逻辑单元，从而降低了翻译的复杂性。此外，验证算法能够有效地从多个可能的翻译结果中选择最可靠的一个，提高了整体的准确性。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 逻辑依赖结构的定义：定义了原子子句及其依赖项之间的关系，用于指导句子的分解。2) 顺序翻译的策略：确定了子句翻译的顺序，以保证逻辑的正确性。3) 验证算法：设计了两种验证算法，利用SAT求解器比较不同翻译结果的语义，并选择最可能的公式。具体的参数设置和网络结构等技术细节在论文中进行了详细描述（未知）。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

CLOVER在七个逻辑推理基准测试中取得了新的state-of-the-art结果，显著优于之前的神经符号方法。具体性能数据和提升幅度在论文中进行了详细展示（未知）。实验结果表明，CLOVER能够有效地提高LLM在复杂逻辑推理任务中的准确性和可靠性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于需要复杂逻辑推理的领域，例如智能问答系统、知识图谱推理、程序验证等。通过提高LLM在逻辑推理任务中的准确性和可靠性，可以提升这些应用的性能和用户体验。未来，该方法有望扩展到更复杂的推理场景，并与其他神经符号方法相结合，实现更强大的推理能力。

📄 摘要（原文）

Complex logical reasoning tasks require a long sequence of reasoning, which a large language model (LLM) with chain-of-thought prompting still falls short. To alleviate this issue, neurosymbolic approaches incorporate a symbolic solver. Specifically, an LLM only translates a natural language problem into a satisfiability (SAT) problem that consists of first-order logic formulas, and a sound symbolic solver returns a mathematically correct solution. However, we discover that LLMs have difficulties to capture complex logical semantics hidden in the natural language during translation. To resolve this limitation, we propose a Compositional First-Order Logic Translation. An LLM first parses a natural language sentence into newly defined logical dependency structures that consist of an atomic subsentence and its dependents, then sequentially translate the parsed subsentences. Since multiple logical dependency structures and sequential translations are possible for a single sentence, we also introduce two Verification algorithms to ensure more reliable results. We utilize an SAT solver to rigorously compare semantics of generated first-order logic formulas and select the most probable one. We evaluate the proposed method, dubbed CLOVER, on seven logical reasoning benchmarks and show that it outperforms the previous neurosymbolic approaches and achieves new state-of-the-art results.