Semantic Abstraction for Natural Language Inference: a Methodological Framework for Discovering and Compensating Semantic Knowledge and Reasoning Gaps in Large Language Models

📄 arXiv: 2609.26610v1 📥 PDF

作者: David Torres-Moreno, Jorge Hermosillo-Valadez

分类: cs.CL

发布日期: 2026-09-22

备注: 59 pages, 13 figures. Preprint of the article published in Knowledge-Based Systems, https://doi.org/10.1016/j.knosys.2025.114825

期刊: Knowledge-Based Systems, 2026, 114825

DOI: 10.1016/j.knosys.2025.114825

💡 一句话要点

提出语义抽象方法以解决大语言模型推理中的知识缺口问题

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

关键词: 自然语言推理 语义抽象 大语言模型 知识补偿 推理路径 语义网络 结构化知识

📋 核心要点

  1. 现有的大语言模型在自然语言推理中面临语义抽象能力不足的问题，导致推理结果不够准确。
  2. 论文提出了一种新的方法论框架，通过重新配置语义关系来构建更灵活的语义网络，从而改善推理能力。
  3. 实验结果显示，该方法在某些模型上提高了超过10%的准确率，尤其在非蕴涵类别中表现突出。

📝 摘要（中文）

尽管大语言模型在许多自然语言处理任务中表现出色，但在语义抽象方面仍面临重大挑战。本研究旨在理解大语言模型如何利用抽象语义知识进行自然语言推理（NLI），该过程需要复杂的语言能力来解释隐含意义、上下文概念关系和词语之间的语义连接。为此，我们提出了一种方法论框架，用于在更高的抽象层次上构建新的语义知识，定义为NLI中的语义兼容性和不兼容性。在该框架中，前提和假设之间的词汇-语义关系的意义被重新配置，以实现更灵活的语义网络，从而引导大语言模型产生不同的推理路径。结果表明，我们的提案能够发现并弥补大语言模型在NLI中的语义知识缺口，某些模型的准确性提高超过10%，尤其是在非蕴涵类别中。值得注意的是，大语言模型需要结构化知识，而不仅仅是更多数据，以弥补推理缺口。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决大语言模型在自然语言推理中存在的语义知识缺口和推理能力不足的问题。现有方法往往依赖于大量数据，而忽视了语义关系的结构化，导致推理结果不一致。

核心思路：论文的核心思路是通过构建一个新的语义知识框架，重新配置前提与假设之间的语义关系，以实现更灵活的推理路径。这种方法强调语义兼容性和不兼容性，旨在提高模型的推理能力。

技术框架：整体架构包括语义知识的构建、语义关系的重构和推理路径的引导。主要模块包括语义网络构建、推理路径生成和结果整合。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了语义兼容性和不兼容性的概念，通过这些概念重新配置语义关系，从而引导模型产生一致的推理结果。这与现有方法的单一数据驱动方式形成了鲜明对比。

关键设计：在技术细节上，论文强调了语义网络的结构化设计，使用特定的损失函数来优化语义关系的重构，并通过实验验证了不同参数设置对推理效果的影响。具体的网络结构和参数设置尚未详细披露。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，提出的方法在某些大语言模型上提高了超过10%的准确率，尤其是在非蕴涵类别中表现显著优于基线模型。这一提升表明，语义知识的结构化对推理能力的增强具有重要作用。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能问答系统、对话系统和文本理解等自然语言处理任务。通过改善大语言模型的推理能力，能够提升这些系统的准确性和可靠性，进而推动人工智能在语言理解方面的进步。

📄 摘要（原文）

Despite their outstanding performance on many NLP tasks, LLMs face serious challenges related to semantic abstraction. In this study, we are interested in understanding how LLMs leverage abstract semantic knowledge in natural language inference (NLI), which requires sophisticated linguistic capabilities to interpret implicit meanings, contextual conceptual relationships, and semantic connections between words and phrases. To this end, we propose a methodological framework for constructing new semantic knowledge at a higher level of abstraction, which we define under the notions of semantic compatibility and incompatibility for NLI. In this framework, the meaning of the lexical-semantic relations between the premise and the hypothesis is reconfigured to achieve a more flexible semantic network that induces different reasoning paths in LLMs. These new pathways show a consistent pattern of responses that allows agreement on a single response. The results demonstrate that our proposal allows to discover and compensate for LLMs' semantic knowledge gaps in NLI, achieving significant improvements in accuracy, exceeding 10% for some models, and in particular for the non-entailment class. It is essential to note that LLMs need structured knowledge and not just more data to bridge reasoning gaps. Our hybrid approach directs attention to overlooked word relationships, allowing models to synthesize missing information. We believe that the future lies not in increasing model size, but in creating a semantic scafolding that mimics the flexibility of human thinking. Hopefully, our proposal will enable the development of more robust agents and interpretable reasoning, guiding AI toward reliable language understanding.