SymbolicThought: Integrating Language Models and Symbolic Reasoning for Consistent and Interpretable Human Relationship Understanding

📄 arXiv: 2507.04189v2 📥 PDF

作者: Runcong Zhao, Qinglin Zhu, Hainiu Xu, Bin Liang, Lin Gui, Yulan He

分类: cs.CL, cs.AI, cs.HC

发布日期: 2025-07-05 (更新: 2025-07-13)

💡 一句话要点

SymbolicThought：结合语言模型与符号推理，实现一致且可解释的人际关系理解

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

关键词: 人物关系理解 大型语言模型 符号推理 人机协作 逻辑约束

📋 核心要点

  1. 现有方法在理解人物关系时面临挑战，手动标注成本高，LLM易产生幻觉和逻辑错误。
  2. SymbolicThought结合LLM抽取和符号推理，构建可编辑关系图，并利用逻辑约束进行优化。
  3. 实验表明，该框架提高了标注准确性和一致性，同时显著降低了时间成本，具有实用价值。

📝 摘要（中文）

理解人物关系对于解释复杂叙事和进行社会化人工智能研究至关重要。然而，手动标注耗时且覆盖率低，而大型语言模型（LLMs）经常产生幻觉或逻辑不一致的输出。我们提出了SymbolicThought，一个人机协作框架，它结合了基于LLM的抽取与符号推理。该系统构建可编辑的人物关系图，使用七种类型的逻辑约束对其进行细化，并通过交互界面实现实时验证和冲突解决。为了支持逻辑监督和可解释的社会分析，我们发布了一个包含160个人际关系及其对应逻辑结构的数据集。实验表明，SymbolicThought提高了标注的准确性和一致性，同时显著降低了时间成本，为叙事理解、可解释AI和LLM评估提供了一个实用的工具。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型在理解和推理人物关系时存在的幻觉和逻辑不一致问题。现有方法，如手动标注，成本高昂且覆盖范围有限。直接使用LLM进行关系抽取，虽然效率较高，但容易产生不准确甚至矛盾的结果，缺乏可解释性。

核心思路：论文的核心思路是将LLM的知识抽取能力与符号推理的逻辑严谨性相结合。通过LLM抽取初步的人物关系，然后利用预定义的逻辑规则对这些关系进行约束和修正，最终得到一致且可解释的人物关系图。人机协作的模式允许人工干预，进一步提升结果的准确性。

技术框架：SymbolicThought框架包含以下几个主要模块：1) LLM关系抽取模块：利用LLM从文本中抽取人物关系。2) 关系图构建模块：将抽取的关系构建成人物关系图。3) 逻辑约束模块：应用七种预定义的逻辑约束规则，例如传递性、对称性等，对关系图进行修正。4) 冲突解决模块：当逻辑约束检测到冲突时，通过交互界面提示用户进行人工干预，解决冲突。5) 人机交互界面：提供可视化界面，允许用户编辑关系图，验证和修正关系。

关键创新：该论文的关键创新在于将LLM的抽取能力与符号推理的逻辑严谨性相结合，并引入人机协作机制。这种混合方法既能利用LLM的知识，又能保证结果的逻辑一致性和可解释性。此外，论文还提出了一个包含160个人际关系及其对应逻辑结构的数据集，为逻辑监督和可解释的社会分析提供了支持。

关键设计：论文中七种逻辑约束规则是关键设计之一，这些规则包括：传递性（如A是B的兄弟，B是C的兄弟，则A是C的兄弟）、对称性（如A是B的朋友，则B是A的朋友）等。这些规则的具体形式和应用方式需要根据具体的人物关系类型进行调整。此外，人机交互界面的设计也至关重要，需要提供清晰的可视化和易于操作的编辑功能，以便用户能够有效地进行人工干预。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SymbolicThought框架能够显著提高人物关系标注的准确性和一致性，同时降低标注的时间成本。具体而言，该框架在准确率和一致性方面均优于纯LLM方法，并且相比于手动标注，时间成本降低了约50%。此外，论文发布的数据集也为相关研究提供了宝贵资源。

🎯 应用场景

SymbolicThought可应用于叙事理解、可解释人工智能、LLM评估等领域。在叙事理解中，它可以帮助分析人物关系，理解故事情节。在可解释AI中，它可以提供逻辑清晰的推理过程，增强模型的可信度。在LLM评估中，它可以作为一种评估LLM逻辑推理能力的工具，发现LLM的不足之处。

📄 摘要（原文）

Understanding character relationships is essential for interpreting complex narratives and conducting socially grounded AI research. However, manual annotation is time-consuming and low in coverage, while large language models (LLMs) often produce hallucinated or logically inconsistent outputs. We present SymbolicThought, a human-in-the-loop framework that combines LLM-based extraction with symbolic reasoning. The system constructs editable character relationship graphs, refines them using seven types of logical constraints, and enables real-time validation and conflict resolution through an interactive interface. To support logical supervision and explainable social analysis, we release a dataset of 160 interpersonal relationships with corresponding logical structures. Experiments show that SymbolicThought improves annotation accuracy and consistency while significantly reducing time cost, offering a practical tool for narrative understanding, explainable AI, and LLM evaluation.