Aristotle: Mastering Logical Reasoning with A Logic-Complete Decompose-Search-Resolve Framework

📄 arXiv: 2412.16953v2 📥 PDF

作者: Jundong Xu, Hao Fei, Meng Luo, Qian Liu, Liangming Pan, William Yang Wang, Preslav Nakov, Mong-Li Lee, Wynne Hsu

分类: cs.CL

发布日期: 2024-12-22 (更新: 2025-09-30)

备注: Accepted to ACL 2025 (Oral)

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出Aristotle框架，通过逻辑完备的分解-搜索-解决流程提升LLM的逻辑推理能力

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

关键词: 逻辑推理 大型语言模型 符号推理 知识图谱 推理框架

📋 核心要点

  1. 现有推理方法在逻辑推理任务中面临功效和效率挑战，未能充分利用逻辑任务的内在结构。
  2. Aristotle框架通过逻辑分解器、搜索路由和解析器，将符号表达式和逻辑规则整合到推理过程。
  3. 实验结果表明，Aristotle在准确性和效率上优于现有方法，尤其擅长复杂逻辑推理。

📝 摘要（中文）

本文针对大型语言模型（LLMs）在逻辑推理任务中面临的效率和效果挑战，提出了一个逻辑完备的推理框架Aristotle。该框架包含三个关键组件：逻辑分解器、逻辑搜索路由和逻辑解析器。通过将符号表达式和逻辑规则全面整合到分解、搜索和解决等推理过程中，Aristotle显著缓解了逻辑推理的瓶颈，包括降低子任务复杂性、最小化搜索错误和解决逻辑矛盾。在多个数据集上的实验结果表明，Aristotle在准确性和效率方面均优于最先进的推理框架，尤其是在复杂的逻辑推理场景中表现出色。代码将在https://llm-symbol.github.io/Aristotle/开源。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型在逻辑推理任务中表现不佳，主要原因是它们无法充分利用逻辑任务的内在结构。这导致在分解、搜索和解决等推理过程中出现子任务复杂度高、搜索错误多和逻辑矛盾无法解决等问题。现有方法缺乏对逻辑规则和符号表达式的有效利用，限制了其在复杂逻辑推理场景中的表现。

核心思路：Aristotle框架的核心思路是将逻辑推理过程分解为三个关键步骤：逻辑分解、逻辑搜索和逻辑解决，并在每个步骤中都显式地利用符号表达式和逻辑规则。通过逻辑分解器降低子任务的复杂性，通过逻辑搜索路由减少搜索错误，并通过逻辑解析器解决逻辑矛盾。这种设计旨在模仿人类进行逻辑推理的方式，即先理解问题，然后寻找相关信息，最后得出结论。

技术框架：Aristotle框架包含三个主要模块：1) 逻辑分解器 (Logical Decomposer)：将复杂的逻辑推理问题分解为更小的、更易于管理的子任务。2) 逻辑搜索路由 (Logical Search Router)：在分解后的子任务中，利用逻辑规则和符号表达式引导搜索过程，减少搜索空间，提高搜索效率。3) 逻辑解析器 (Logical Resolver)：对搜索到的信息进行逻辑推理和验证，解决逻辑矛盾，最终得出结论。整个框架的流程是：首先，逻辑分解器将原始问题分解为多个子问题；然后，逻辑搜索路由根据逻辑规则和符号表达式在知识库中搜索相关信息；最后，逻辑解析器对搜索到的信息进行逻辑推理，得出最终答案。

关键创新：Aristotle框架的关键创新在于其逻辑完备性，即在整个推理过程中都显式地利用符号表达式和逻辑规则。与现有方法相比，Aristotle不是简单地依赖LLM的隐式知识，而是将逻辑推理过程形式化，使其更易于理解和控制。这种逻辑完备性使得Aristotle能够更好地处理复杂的逻辑推理任务，并减少推理错误。

关键设计：关于关键设计，论文中没有提供非常具体的参数设置、损失函数或网络结构等细节。但是，可以推断，逻辑分解器可能使用了某种形式的递归神经网络或转换器模型来学习如何分解逻辑问题。逻辑搜索路由可能使用了某种形式的图神经网络或知识图谱嵌入来表示逻辑规则和符号表达式，并引导搜索过程。逻辑解析器可能使用了某种形式的逻辑推理引擎或定理证明器来验证逻辑一致性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Aristotle框架在多个逻辑推理数据集上取得了显著的性能提升，超越了现有的最先进方法。具体而言，在复杂逻辑推理场景中，Aristotle的准确率提升尤为明显，表明其在处理复杂逻辑关系方面的优势。实验结果证明了将符号表达式和逻辑规则整合到推理过程中的有效性。

🎯 应用场景

Aristotle框架具有广泛的应用前景，例如智能问答系统、知识图谱推理、程序验证和自动定理证明等领域。该框架可以提高这些应用在处理复杂逻辑推理任务时的准确性和效率，从而提升用户体验和系统性能。未来，该框架可以进一步扩展到其他需要逻辑推理能力的领域，例如医疗诊断、金融风险评估等。

📄 摘要（原文）

In the context of large language models (LLMs), current advanced reasoning methods have made impressive strides in various reasoning tasks. However, when it comes to logical reasoning tasks, major challenges remain in both efficacy and efficiency. This is rooted in the fact that these systems fail to fully leverage the inherent structure of logical tasks throughout the reasoning processes such as decomposition, search, and resolution. To address this, we propose a logic-complete reasoning framework, Aristotle, with three key components: Logical Decomposer, Logical Search Router, and Logical Resolver. In our framework, symbolic expressions and logical rules are comprehensively integrated into the entire reasoning process, significantly alleviating the bottlenecks of logical reasoning, i.e., reducing sub-task complexity, minimizing search errors, and resolving logical contradictions. The experimental results on several datasets demonstrate that Aristotle consistently outperforms state-of-the-art reasoning frameworks in both accuracy and efficiency, particularly excelling in complex logical reasoning scenarios. We will open-source all our code at https://llm-symbol.github.io/Aristotle/.