論文の概要: Autoformalizing Natural Language to First-Order Logic: A Case Study in Logical Fallacy Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.02318v3
• Date: Thu, 06 Mar 2025 07:29:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-07 15:06:36.125353
• Title: Autoformalizing Natural Language to First-Order Logic: A Case Study in Logical Fallacy Detection
• Title（参考訳）: 自然言語を一階論理へ自動変換する:論理的誤り検出を事例として
• Authors: Abhinav Lalwani, Tasha Kim, Lovish Chopra, Christopher Hahn, Zhijing Jin, Mrinmaya Sachan,
• Abstract要約: 自然言語をFOLに自動変換するフレームワークであるNL2FOLについて,Large Language Models (LLMs) を用いて段階的に導入する。 本手法は,暗黙の背景知識の統合など,翻訳プロセスにおける重要な課題に対処する。 ニューロシンボリックなアプローチでは、推論プロセスに対する解釈可能な洞察も提供し、モデル微調整やラベル付きトレーニングデータを必要とせずに堅牢性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.31755414036022
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Translating natural language into formal language such as First-Order Logic (FOL) is a foundational challenge in NLP with wide-ranging applications in automated reasoning, misinformation tracking, and knowledge validation. In this paper, we introduce Natural Language to First-Order Logic (NL2FOL), a framework to autoformalize natural language to FOL step by step using Large Language Models (LLMs). Our approach addresses key challenges in this translation process, including the integration of implicit background knowledge. By leveraging structured representations generated by NL2FOL, we use Satisfiability Modulo Theory (SMT) solvers to reason about the logical validity of natural language statements. We present logical fallacy detection as a case study to evaluate the efficacy of NL2FOL. Being neurosymbolic, our approach also provides interpretable insights into the reasoning process and demonstrates robustness without requiring model fine-tuning or labeled training data. Our framework achieves strong performance on multiple datasets. On the LOGIC dataset, NL2FOL achieves an F1-score of 78%, while generalizing effectively to the LOGICCLIMATE dataset with an F1-score of 80%.
• Abstract（参考訳）: 自然言語をFOL(First-Order Logic)などの形式言語に翻訳することは、自動推論、誤情報追跡、知識検証などの幅広い応用において、NLPの基本的な課題である。 本稿では,Large Language Models (LLMs) を用いて,自然言語を段階的にFOLに自動変換するフレームワークであるNL2FOLを紹介する。 本手法は,暗黙の背景知識の統合など,翻訳プロセスにおける重要な課題に対処する。 NL2FOLによって生成される構造化表現を利用することで、自然言語文の論理的妥当性を推論するために、Satifiability Modulo Theory (SMT) を用いる。 本症例では,NL2FOLの有効性を評価するために,論理的誤認検出法を提案する。 ニューロシンボリックなアプローチでは、推論プロセスに対する解釈可能な洞察も提供し、モデル微調整やラベル付きトレーニングデータを必要とせずに堅牢性を示す。 当社のフレームワークは,複数のデータセット上で高いパフォーマンスを実現している。 LOGICデータセットでは、NL2FOLはF1スコアの78%を達成すると同時に、F1スコアの80%でLOGICCLIMATEデータセットに効果的に一般化する。

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