論文の概要: Assessing the Sensitivity and Alignment of FOL Closeness Metrics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.08613v3
• Date: Fri, 05 Sep 2025 06:35:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-08 14:27:25.084688
• Title: Assessing the Sensitivity and Alignment of FOL Closeness Metrics
• Title（参考訳）: FOL閉度測定値の感度とアライメントの評価
• Authors: Ramya Keerthy Thatikonda, Wray Buntine, Ehsan Shareghi,
• Abstract要約: 既存のNL-, FOL-, グラフベースメトリクスの感度について検討し, サンプルFOLとそれに対応する接地構造との差を捉えた。 メトリクスを組み合わせることで、個々のメトリクスに比べて堅牢性と感度が向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.795521518273214
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The recent successful paradigm of solving logical reasoning problems with tool-augmented large language models (LLMs) leverages translation of natural language (NL) statements into First-Order Logic~(FOL) and external theorem provers. However, the correctness of FOL statements, comprising operators and text, often go unverified due to the lack of a reliable evaluation metric for comparing generated and ground-truth FOLs. In this paper, we conduct a comprehensive study on the sensitivity of existing NL-, FOL-, and graph-based metrics to capture differences between a sampled FOL and its corresponding ground-truth. We then measure the alignment between a metric-based ranking of FOL outputs and a strong LLM as-a-judge. To do this, we first apply operator and text-based perturbations to ground-truth FOL statements to assess metric sensitivity. We then evaluate metric robustness by comparing the metrics against LLMs judgment. Our empirical findings highlight a clear oversensitivity in the n-gram metric BLEU for text perturbations. The operator perturbation affects the semantic graph metric Smatch++ for structural changes, and the FOL metric for specific operator changes. We observe a closer alignment between BertScore and LLM judgement, proving the importance of semantic evaluation. Additionally, we show that combining metrics enhances both robustness and sensitivity compared to using individual metrics.
• Abstract（参考訳）: ツール強化された大規模言語モデル(LLM)による論理的推論問題の解決に成功している最近のパラダイムは、自然言語(NL)文を一階述語論理~(FOL)と外部定理プローバーに変換している。 しかし、演算子とテキストからなるFOL文の正当性は、生成したFOLと基幹のFOLを比較するための信頼性の高い評価基準が欠如しているため、検証されていないことが多い。 本稿では,既存のNL-,FOL-,グラフベースメトリクスの感度に関する総合的研究を行い,サンプルFOLとそれに対応する接地構造との差を捉える。 次に、FOL出力の計量ベースランキングと強力なLCMアズ・ア・ジャッジのアライメントを測定する。 そこで我々はまず,演算子とテキストによる摂動をFOL文に応用し,評価感度を評価する。 次に, LLMの判定値と比較することにより, 測定値のロバスト性を評価する。 実験の結果, テキスト摂動におけるn-gram測定値BLEUの過敏性は明らかであった。 演算子摂動は、構造変化のための意味グラフメトリックSmatch++と、特定の演算子変更のためのFOLメトリックに影響を与える。 我々は,BertScore と LLM の判断の密接な一致を観察し,意味的評価の重要性を証明した。 さらに、メトリクスを組み合わせることで、個々のメトリクスを使用する場合と比較して堅牢性と感度が向上することを示す。

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