NeSTR: A Neuro-Symbolic Abductive Framework for Temporal Reasoning in Large Language Models

📄 arXiv: 2512.07218v1 📥 PDF

作者: Feng Liang, Weixin Zeng, Runhao Zhao, Xiang Zhao

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-12-08

备注: Accepted by AAAI 2026

💡 一句话要点

NeSTR：一种神经符号演绎框架，用于增强大语言模型的时间推理能力

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

关键词: 神经符号推理 时间推理 大语言模型 演绎推理 知识表示

📋 核心要点

  1. 大语言模型在时间推理方面面临挑战，尤其是在处理复杂时间约束时，现有方法要么未能充分利用LLM的推理能力，要么缺乏结构化的时间表示。
  2. NeSTR框架通过整合结构化的符号表示和混合反思推理，增强LLM推理的时间敏感性，从而解决了现有方法的局限性。
  3. 实验结果表明，NeSTR在零样本设置下表现出色，无需微调即可持续改进时间推理能力，验证了神经符号集成的有效性。

📝 摘要（中文）

大语言模型(LLMs)在各种自然语言处理任务中表现出卓越的性能。然而，时间推理，特别是在复杂的时间约束下，仍然是一个主要的挑战。为了解决这个问题，现有的方法探索了符号方法（显式地编码时间结构）和反思机制（通过多步推理来修正推理错误）。然而，符号方法通常未能充分利用LLM的推理能力，而反思方法通常缺乏结构化的时间表示，这可能导致不一致或虚假的推理。因此，即使正确的时序上下文可用，LLM仍然可能误解或错误地应用与时间相关的信息，从而导致不完整或不准确的答案。为了解决这些局限性，本文提出了一种神经符号时间推理(NeSTR)框架，该框架集成了结构化的符号表示和混合反思推理，以增强LLM推理的时间敏感性。NeSTR通过符号编码保留显式的时间关系，通过验证强制执行逻辑一致性，并使用演绎反思来纠正错误的推理。在各种时间问答基准上的大量实验表明，NeSTR实现了卓越的零样本性能，并在没有任何微调的情况下持续改进时间推理，展示了神经符号集成在增强大语言模型中的时间理解方面的优势。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大语言模型在复杂时间约束下进行时间推理时表现不佳的问题。现有方法，如纯符号方法，无法充分利用LLM的推理能力；而反思方法缺乏结构化的时间表示，容易产生不一致或虚假的推理结果。即使提供了正确的时序上下文，LLM也可能误解或错误应用时间信息，导致答案不完整或不准确。

核心思路：NeSTR的核心思路是将符号推理和神经推理相结合，利用符号推理显式地表示和处理时间关系，并利用神经推理（LLM）的强大语言理解和生成能力。通过混合反思推理，NeSTR能够验证推理的逻辑一致性，并纠正错误的推理，从而提高时间推理的准确性和可靠性。

技术框架：NeSTR框架包含以下主要模块：1) 符号编码：将时间信息编码为结构化的符号表示，例如时间点、时间间隔和时间关系。2) 神经推理：利用LLM进行初步的推理和答案生成。3) 逻辑验证：使用符号推理规则验证神经推理结果的逻辑一致性。4) 演绎反思：如果逻辑验证失败，则使用演绎推理来识别和纠正推理错误，并重新生成答案。整个流程迭代进行，直到获得逻辑一致的答案。

关键创新：NeSTR的关键创新在于将神经推理和符号推理有机地结合起来，形成一个神经符号的演绎框架。与纯符号方法相比，NeSTR能够更好地利用LLM的语言理解能力；与纯神经方法相比，NeSTR能够保证推理的逻辑一致性。此外，NeSTR的演绎反思机制能够有效地纠正推理错误，提高时间推理的准确性。

关键设计：NeSTR的关键设计包括：1) 符号编码方案：选择合适的符号表示来有效地编码时间信息。2) 逻辑验证规则：定义一组逻辑规则来验证推理结果的一致性。3) 演绎反思策略：设计有效的演绎推理策略来识别和纠正推理错误。论文中可能还涉及一些超参数的设置，例如LLM的选择、反思的迭代次数等，但具体细节未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

NeSTR在多个时间问答基准测试中取得了优异的零样本性能，无需任何微调即可持续改进时间推理能力。实验结果表明，NeSTR显著优于现有的纯神经方法和纯符号方法，验证了神经符号集成在增强LLM时间理解方面的有效性。具体的性能数据和提升幅度在论文中给出，但这里未知。

🎯 应用场景

NeSTR框架可应用于各种需要时间推理的自然语言处理任务，例如问答系统、信息抽取、事件预测和故事理解。该框架能够提高LLM在处理时间相关信息时的准确性和可靠性，从而提升这些应用的性能。未来，NeSTR可以扩展到处理更复杂的时间约束和更广泛的时间推理场景，例如处理模糊时间信息和进行反事实时间推理。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable performance across a wide range of natural language processing tasks. However, temporal reasoning, particularly under complex temporal constraints, remains a major challenge. To this end, existing approaches have explored symbolic methods, which encode temporal structure explicitly, and reflective mechanisms, which revise reasoning errors through multi-step inference. Nonetheless, symbolic approaches often underutilize the reasoning capabilities of LLMs, while reflective methods typically lack structured temporal representations, which can result in inconsistent or hallucinated reasoning. As a result, even when the correct temporal context is available, LLMs may still misinterpret or misapply time-related information, leading to incomplete or inaccurate answers. To address these limitations, in this work, we propose Neuro-Symbolic Temporal Reasoning (NeSTR), a novel framework that integrates structured symbolic representations with hybrid reflective reasoning to enhance the temporal sensitivity of LLM inference. NeSTR preserves explicit temporal relations through symbolic encoding, enforces logical consistency via verification, and corrects flawed inferences using abductive reflection. Extensive experiments on diverse temporal question answering benchmarks demonstrate that NeSTR achieves superior zero-shot performance and consistently improves temporal reasoning without any fine-tuning, showcasing the advantage of neuro-symbolic integration in enhancing temporal understanding in large language models.