論文の概要: Non-Iterative Symbolic-Aided Chain-of-Thought for Logical Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.12425v1
• Date: Sun, 17 Aug 2025 16:32:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-19 14:49:10.762179
• Title: Non-Iterative Symbolic-Aided Chain-of-Thought for Logical Reasoning
• Title（参考訳）: 論理的推論のための非イテレーティブシンボリック支援鎖
• Authors: Phuong Minh Nguyen, Tien Huu Dang, Naoya Inoue,
• Abstract要約: Symbolic-Aided Chain-of-Thought (CoT) は、大規模言語モデル(LLM)における論理的推論に対する改良されたアプローチである。 本手法は, LLM論理推論の透明性, 解釈可能性, 解析可能性を高めつつ, 標準プロンプト手法の一般化性を保っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7165341451966474
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This work introduces Symbolic-Aided Chain-of-Thought (CoT), an improved approach to standard CoT, for logical reasoning in large language models (LLMs). The key idea is to integrate lightweight symbolic representations into few-shot prompts, structuring the inference steps with a consistent strategy to make reasoning patterns more explicit within a non-iterative reasoning process. By incorporating these symbolic structures, our method preserves the generalizability of standard prompting techniques while enhancing the transparency, interpretability, and analyzability of LLM logical reasoning. Extensive experiments on four well-known logical reasoning benchmarks -- ProofWriter, FOLIO, ProntoQA, and LogicalDeduction, which cover diverse reasoning scenarios -- demonstrate the effectiveness of the proposed approach, particularly in complex reasoning tasks that require navigating multiple constraints or rules. Notably, Symbolic-Aided CoT consistently improves LLMs' reasoning capabilities across various model sizes and significantly outperforms conventional CoT on three out of four datasets, ProofWriter, ProntoQA, and LogicalDeduction.
• Abstract（参考訳）: この研究は、大規模言語モデル(LLM)における論理的推論のために、標準CoTに対する改良されたアプローチであるSymbolic-Aided Chain-of-Thought (CoT)を導入している。 キーとなるアイデアは、軽量なシンボル表現を数発のプロンプトに統合し、推論ステップを一貫した戦略で構成し、非イテレーティブな推論プロセス内で推論パターンをより明確にすることです。 これらのシンボリック構造を取り入れることで,LLM論理推論の透明性,解釈可能性,解析可能性を高めつつ,標準プロンプト手法の一般化性を保っている。 ProofWriter(リンク)、FOLIO(リンク)、ProntoQA(リンク)、LogicalDeduction(リンク)の4つの有名な論理推論ベンチマークに関する大規模な実験は、提案されたアプローチの有効性を実証している。 特に、Sybolic-Aided CoTは、さまざまなモデルサイズにわたるLCMの推論能力を一貫して改善し、ProofWriter、ProntoQA、LogicalDeductionの4つのデータセットのうち3つにおいて、従来のCoTよりも大幅に優れています。

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