論文の概要: ProRAC: A Neuro-symbolic Method for Reasoning about Actions with LLM-based Progression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.15069v1
• Date: Wed, 19 Nov 2025 03:20:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-20 15:51:28.613566
• Title: ProRAC: A Neuro-symbolic Method for Reasoning about Actions with LLM-based Progression
• Title（参考訳）: ProRAC: LLMをベースとした行動の推論のためのニューロシンボリックな方法
• Authors: Haoyong Wu, Yongmei Liu,
• Abstract要約: 本稿では,RAC問題に対処するためのニューロシンボリック・フレームワークであるProRACを提案する。 ProRACは問題からアクションや質問を含むRAC要素を抽出する。 いくつかのRACベンチマークでProRACを評価し,本手法が高い性能を実現することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7838089347652244
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we propose ProRAC (Progression-based Reasoning about Actions and Change), a neuro-symbolic framework that leverages LLMs to tackle RAC problems. ProRAC extracts fundamental RAC elements including actions and questions from the problem, progressively executes each action to derive the final state, and then evaluates the query against the progressed state to arrive at an answer. We evaluate ProRAC on several RAC benchmarks, and the results demonstrate that our approach achieves strong performance across different benchmarks, domains, LLM backbones, and types of RAC tasks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,LPMを用いてRAC問題に対処する神経シンボリックフレームワークであるProRAC(Progression-based Reasoning about Actions and Change)を提案する。 ProRACは、問題からアクションや質問を含む基本的なRAC要素を抽出し、各アクションを段階的に実行して最終状態を引き出す。 我々は,複数のRACベンチマーク上でProRACを評価し,提案手法が異なるベンチマーク,ドメイン,LLMバックボーン,RACタスクの種類にまたがって高い性能を実現することを示す。

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