Neuro-Symbolic Contrastive Learning for Cross-domain Inference

📄 arXiv: 2502.09213v1 📥 PDF

作者: Mingyue Liu, Ryo Ueda, Zhen Wan, Katsumi Inoue, Chris G. Willcocks

分类: cs.LG, cs.CL

发布日期: 2025-02-13

备注: In Proceedings ICLP 2024, arXiv:2502.08453

期刊: EPTCS 416, 2025, pp. 78-94

DOI: 10.4204/EPTCS.416.6

💡 一句话要点

提出神经符号对比学习框架，提升跨领域推理中逻辑关系的泛化能力。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 神经符号学习 对比学习 跨领域推理 自然语言推理 逻辑编程

📋 核心要点

  1. 预训练语言模型在自然语言推理中表现出色，但易受文本扰动影响，过度依赖浅层启发式。
  2. 提出神经符号对比学习，结合神经模型的泛化能力和符号逻辑的精确推理，实现可微优化。
  3. 实验表明，该方法能有效嵌入抽象逻辑关系，显著提升模型在跨领域推理中的泛化能力和逻辑准确性。

📝 摘要（中文）

预训练语言模型(PLMs)在自然语言推理(NLI)任务中取得了显著进展，但它们对文本扰动的敏感性和对大型数据集的依赖表明过度依赖于浅层启发式方法。相比之下，归纳逻辑编程(ILP)擅长在多样、稀疏和有限的数据集中推断逻辑关系，但其离散性质要求输入被精确指定，这限制了它们的应用。本文提出了一种连接这两种方法的桥梁：神经符号对比学习。这允许平滑和可微的优化，从而提高逻辑函数离散、噪声和稀疏拓扑空间中的逻辑准确性。我们表明，通过将数据表示为逻辑程序和逻辑规则集，抽象逻辑关系可以有效地嵌入到神经符号范式中。嵌入空间捕获具有相似语义逻辑关系的高度变化的文本信息，但也可以分离具有不同逻辑关系的相似文本关系。实验结果表明，我们的方法显著提高了模型在泛化和推理方面的推理能力。

🔬 方法详解

问题定义：现有预训练语言模型在自然语言推理任务中表现出对文本扰动的敏感性，并且过度依赖大型数据集中的浅层启发式信息，导致泛化能力不足。归纳逻辑编程虽然擅长逻辑推理，但其离散性限制了其在噪声和不精确输入上的应用。因此，需要一种方法能够结合两者的优点，在噪声和稀疏数据上进行有效的逻辑推理。

核心思路：论文的核心思路是将神经模型和符号逻辑相结合，利用神经模型的泛化能力来处理噪声和不精确的输入，并利用符号逻辑的推理能力来保证逻辑一致性。通过对比学习的方式，学习一个能够区分具有不同逻辑关系的文本的嵌入空间，从而提高模型的推理能力。

技术框架：该方法的核心是一个神经符号对比学习框架。首先，将文本数据表示为逻辑程序和逻辑规则集。然后，使用神经模型将这些逻辑表示嵌入到一个连续的向量空间中。接着，使用对比学习的目标函数来训练模型，使得具有相似逻辑关系的文本在嵌入空间中更接近，而具有不同逻辑关系的文本在嵌入空间中更远离。最后，使用学习到的嵌入空间进行推理。

关键创新：该方法的主要创新在于将神经模型和符号逻辑相结合，并使用对比学习来训练模型。这种方法能够有效地利用神经模型的泛化能力和符号逻辑的推理能力，从而提高模型的推理能力。此外，该方法还提出了一种将文本数据表示为逻辑程序和逻辑规则集的方法，使得神经模型能够更好地理解文本的逻辑结构。

关键设计：关键设计包括：1) 如何将文本转换为逻辑程序和规则集（具体转换方法未知）；2) 神经模型的选择（论文中使用的具体模型未知）；3) 对比学习的损失函数设计，如何定义正负样本，以及如何计算相似度（具体公式未知）；4) 嵌入空间的维度和训练参数设置（具体数值未知）。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

论文通过实验验证了所提出的神经符号对比学习方法在跨领域推理任务上的有效性。具体性能数据未知，但摘要中提到该方法“显著提高了模型在泛化和推理方面的推理能力”，表明该方法在逻辑推理准确性和泛化能力方面优于现有方法。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于问答系统、知识图谱推理、智能合约验证等领域。通过提升模型在复杂逻辑关系上的推理能力，可以提高这些应用在跨领域场景下的准确性和可靠性。未来，该方法有望应用于更广泛的自然语言理解和人工智能任务中，例如医疗诊断、金融风险评估等。

📄 摘要（原文）

Pre-trained language models (PLMs) have made significant advances in natural language inference (NLI) tasks, however their sensitivity to textual perturbations and dependence on large datasets indicate an over-reliance on shallow heuristics. In contrast, inductive logic programming (ILP) excels at inferring logical relationships across diverse, sparse and limited datasets, but its discrete nature requires the inputs to be precisely specified, which limits their application. This paper proposes a bridge between the two approaches: neuro-symbolic contrastive learning. This allows for smooth and differentiable optimisation that improves logical accuracy across an otherwise discrete, noisy, and sparse topological space of logical functions. We show that abstract logical relationships can be effectively embedded within a neuro-symbolic paradigm, by representing data as logic programs and sets of logic rules. The embedding space captures highly varied textual information with similar semantic logical relations, but can also separate similar textual relations that have dissimilar logical relations. Experimental results demonstrate that our approach significantly improves the inference capabilities of the models in terms of generalisation and reasoning.