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Hypothesis Inference in Logical Reasoning Using Large Language Models: A Neural-Symbolic Approach
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内容提要
本研究提出LINA神经符号方法，旨在解决大型语言模型在逻辑推理中的泛化能力不足和信息损失问题。实验结果表明，LINA在五个逻辑推理任务中表现优于传统方法，FOLIO数据集的性能提升达到24.34%。
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关键要点
- 本研究提出LINA神经符号方法，旨在解决大型语言模型在逻辑推理中的泛化能力不足和信息损失问题。
- LINA方法使大型语言模型能够自主从命题逻辑提取到复杂的逻辑推理，提高推理过程的稳健性。
- LINA消除了对外部求解器的依赖。
- 实验结果表明，LINA在五个逻辑推理任务中表现优于传统方法。
- 在FOLIO数据集上，LINA的性能提升达24.34%。
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