NeSyCoCo: A Neuro-Symbolic Concept Composer for Compositional Generalization

📄 arXiv: 2412.15588v1 📥 PDF

作者: Danial Kamali, Elham J. Barezi, Parisa Kordjamshidi

分类: cs.CL

发布日期: 2024-12-20

备注: AAAI 2025 Project Page: https://iamdanialkamali.github.io/publication/neuro-symbolic-concept-composer

💡 一句话要点

NeSyCoCo：一种神经符号概念组合器，用于解决组合泛化问题

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

关键词: 神经符号计算 组合泛化 视觉-语言推理 大型语言模型 可微推理

📋 核心要点

  1. 现有神经符号方法依赖预定义谓词，难以从原始数据提取，且组合操作不可微，限制了组合泛化能力。
  2. NeSyCoCo利用大型语言模型生成符号表示，并将其映射到可微神经计算，实现符号与神经推理的对齐。
  3. 在ReaSCAN、CLEVR-CoGenT和CLEVR-SYN基准测试中，NeSyCoCo取得了领先结果，验证了其有效性和鲁棒性。

📝 摘要（中文）

组合泛化对于人工智能体解决复杂的视觉-语言推理任务至关重要。神经符号方法在捕获组合结构方面显示出前景，但面临着关键挑战：(a)依赖于预定义的谓词进行符号表示，限制了适应性；(b)难以从原始数据中提取谓词；(c)使用不可微操作来组合原始概念。为了解决这些问题，我们提出了NeSyCoCo，一个神经符号框架，它利用大型语言模型(LLM)来生成符号表示，并将它们映射到可微的神经计算。NeSyCoCo引入了三个创新：(a)用依赖结构增强自然语言输入，以增强与符号表示的对齐；(b)采用分布式词表示将不同的、语言驱动的逻辑谓词链接到神经模块；(c)使用归一化谓词分数的软组合来对齐符号和可微推理。我们的框架在ReaSCAN和CLEVR-CoGenT组合泛化基准上取得了最先进的结果，并在CLEVR-SYN基准上展示了对新概念的鲁棒性能。

🔬 方法详解

问题定义：现有的神经符号方法在组合泛化任务中面临挑战。它们通常依赖于预定义的谓词，这限制了模型对新概念的适应性。此外，从原始数据中提取这些谓词非常困难，而且用于组合概念的操作通常是不可微的，阻碍了端到端训练。这些问题限制了模型在复杂视觉-语言推理任务中的表现。

核心思路：NeSyCoCo的核心思路是利用大型语言模型（LLMs）的强大能力来生成符号表示，并将这些符号表示映射到可微的神经计算。通过这种方式，模型可以自动学习谓词，并使用可微操作进行组合，从而提高组合泛化能力。该方法旨在弥合符号推理和神经计算之间的差距，实现更灵活和强大的视觉-语言推理。

技术框架：NeSyCoCo框架包含以下主要模块：1) 依赖结构增强模块：使用依赖解析器分析自然语言输入，提取句子的依赖结构，以增强与符号表示的对齐。2) 谓词生成模块：利用大型语言模型生成与输入相关的逻辑谓词。3) 神经模块映射模块：使用分布式词表示将逻辑谓词链接到相应的神经模块。4) 软组合模块：使用归一化谓词分数的软组合来对齐符号和可微推理，实现概念的组合。

关键创新：NeSyCoCo的关键创新在于三个方面：1) 使用依赖结构增强自然语言输入，提高符号表示的准确性。2) 采用分布式词表示将逻辑谓词与神经模块关联，实现谓词的自动学习。3) 使用软组合机制对齐符号和可微推理，实现端到端训练。与现有方法相比，NeSyCoCo无需预定义谓词，能够自动学习和组合概念，从而提高组合泛化能力。

关键设计：在依赖结构增强模块中，使用了Stanford CoreNLP等工具进行依赖解析。在谓词生成模块中，使用了预训练的BERT等大型语言模型。在神经模块映射模块中，使用了Word2Vec或GloVe等方法学习分布式词表示。在软组合模块中，使用了softmax函数对谓词分数进行归一化，并使用加权平均等方法进行组合。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

NeSyCoCo在ReaSCAN和CLEVR-CoGenT组合泛化基准上取得了state-of-the-art的结果，显著优于现有方法。在CLEVR-SYN基准上，NeSyCoCo也展示了对新概念的鲁棒性能，验证了其泛化能力。具体性能数据需要在论文中查找。

🎯 应用场景

NeSyCoCo可应用于各种视觉-语言推理任务，例如视觉问答、图像描述生成和机器人导航。该框架的自动谓词学习和可微组合能力使其能够处理复杂的组合结构，并泛化到新的概念和场景。未来，该研究可以扩展到更复杂的推理任务，并应用于人机交互和智能助手等领域。

📄 摘要（原文）

Compositional generalization is crucial for artificial intelligence agents to solve complex vision-language reasoning tasks. Neuro-symbolic approaches have demonstrated promise in capturing compositional structures, but they face critical challenges: (a) reliance on predefined predicates for symbolic representations that limit adaptability, (b) difficulty in extracting predicates from raw data, and (c) using non-differentiable operations for combining primitive concepts. To address these issues, we propose NeSyCoCo, a neuro-symbolic framework that leverages large language models (LLMs) to generate symbolic representations and map them to differentiable neural computations. NeSyCoCo introduces three innovations: (a) augmenting natural language inputs with dependency structures to enhance the alignment with symbolic representations, (b) employing distributed word representations to link diverse, linguistically motivated logical predicates to neural modules, and (c) using the soft composition of normalized predicate scores to align symbolic and differentiable reasoning. Our framework achieves state-of-the-art results on the ReaSCAN and CLEVR-CoGenT compositional generalization benchmarks and demonstrates robust performance with novel concepts in the CLEVR-SYN benchmark.