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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.12425v2
• Date: Sat, 04 Oct 2025 17:29:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-07 14:28:10.553638
• Title: Non-Interactive Symbolic-Aided Chain-of-Thought for Logical Reasoning
• Title（参考訳）: 論理的推論のための非相互作用的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。 CoTは軽量なシンボル表現を数発のプロンプトに統合する。 4つのよく知られた論理的推論ベンチマークの実験は、提案手法の有効性を実証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.839520296557773
• 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-interactive reasoning process. By incorporating these symbolic structures, Symbolic-Aided CoT 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 tasks and 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。 キーとなる考え方は、軽量な記号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、非対話的推論プロセスにおいて推論パターンをより明確化することである。 これらのシンボル構造を取り入れることで、シンボリック・エイドドCoTは、LLM論理推論の透明性、解釈可能性、分析可能性を高めつつ、標準プロンプト技術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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