論文の概要: Robust Hypothesis Generation: LLM-Automated Language Bias for Inductive Logic Programming

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.21486v1
• Date: Tue, 27 May 2025 17:53:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-28 17:05:58.847293
• Title: Robust Hypothesis Generation: LLM-Automated Language Bias for Inductive Logic Programming
• Title（参考訳）: ロバスト仮説生成:帰納論理プログラミングのためのLLM自動言語バイアス
• Authors: Yang Yang, Jiemin Wu, Yutao Yue,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)とインダクティブ論理プログラミング(ILP)を組み合わせたマルチエージェントシステムを統合する新しいフレームワークを提案する。 我々のLLMエージェントは、構造化されたシンボル語彙(述語)と関係テンプレートを自律的に定義する。 多様な、挑戦的なシナリオの実験は、優れたパフォーマンスを検証し、自動化され、説明可能で、検証可能な仮説生成のための新しいパスを舗装する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.641087660577424
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automating robust hypothesis generation in open environments is pivotal for AI cognition. We introduce a novel framework integrating a multi-agent system, powered by Large Language Models (LLMs), with Inductive Logic Programming (ILP). Our system's LLM agents autonomously define a structured symbolic vocabulary (predicates) and relational templates , i.e., \emph{language bias} directly from raw textual data. This automated symbolic grounding (the construction of the language bias), traditionally an expert-driven bottleneck for ILP, then guides the transformation of text into facts for an ILP solver, which inductively learns interpretable rules. This approach overcomes traditional ILP's reliance on predefined symbolic structures and the noise-sensitivity of pure LLM methods. Extensive experiments in diverse, challenging scenarios validate superior performance, paving a new path for automated, explainable, and verifiable hypothesis generation.
• Abstract（参考訳）: オープン環境における堅牢な仮説生成の自動化は、AI認知にとって重要な要素である。 本稿では,Large Language Models (LLMs) とインダクティブ論理プログラミング (ILP) を組み合わせたマルチエージェントシステムを統合する新しいフレームワークを提案する。 我々のLLMエージェントは、生のテキストデータから直接構造化された記号語彙(述語)と関係テンプレートを自律的に定義する。 この自動記号基底(言語バイアスの構成)は、伝統的に専門家主導によるICPのボトルネックであり、解釈可能なルールを誘導的に学習するILPソルバの事実へのテキスト変換を導く。 このアプローチは、従来のILPが定義済みのシンボル構造と純粋なLCM手法のノイズ感度に依存していることを克服する。 多様な、挑戦的なシナリオにおける大規模な実験は、優れたパフォーマンスを検証し、自動化され、説明可能で、検証可能な仮説生成のための新しいパスを舗装する。

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