論文の概要: NeSTR: A Neuro-Symbolic Abductive Framework for Temporal Reasoning in Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.07218v1
- Date: Mon, 08 Dec 2025 06:58:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-09 22:03:54.748208
- Title: NeSTR: A Neuro-Symbolic Abductive Framework for Temporal Reasoning in Large Language Models
- Title（参考訳）: NeSTR:大規模言語モデルにおける時間推論のためのニューロシンボリック・アブダクティブ・フレームワーク
- Authors: Feng Liang, Weixin Zeng, Runhao Zhao, Xiang Zhao,
- Abstract要約: ニューロシンボリックテンポラル推論(Neuro-Symbolic Temporal Reasoning、NeSTR)は、構造的シンボル表現とハイブリッド反射推論を統合する新しいフレームワークである。
NeSTRはシンボリックエンコーディングを通じて明確な時間的関係を保ち、検証を通じて論理的一貫性を強制し、帰納的反射を用いて欠陥のある推論を修正する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.935644609836507
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable performance across a wide range of natural language processing tasks. However, temporal reasoning, particularly under complex temporal constraints, remains a major challenge. To this end, existing approaches have explored symbolic methods, which encode temporal structure explicitly, and reflective mechanisms, which revise reasoning errors through multi-step inference. Nonetheless, symbolic approaches often underutilize the reasoning capabilities of LLMs, while reflective methods typically lack structured temporal representations, which can result in inconsistent or hallucinated reasoning. As a result, even when the correct temporal context is available, LLMs may still misinterpret or misapply time-related information, leading to incomplete or inaccurate answers. To address these limitations, in this work, we propose Neuro-Symbolic Temporal Reasoning (NeSTR), a novel framework that integrates structured symbolic representations with hybrid reflective reasoning to enhance the temporal sensitivity of LLM inference. NeSTR preserves explicit temporal relations through symbolic encoding, enforces logical consistency via verification, and corrects flawed inferences using abductive reflection. Extensive experiments on diverse temporal question answering benchmarks demonstrate that NeSTR achieves superior zero-shot performance and consistently improves temporal reasoning without any fine-tuning, showcasing the advantage of neuro-symbolic integration in enhancing temporal understanding in large language models.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、幅広い自然言語処理タスクにおいて顕著な性能を示している。
しかし、時間的推論、特に複雑な時間的制約の下では、依然として大きな課題である。
この目的のために、既存のアプローチでは、時間構造を明示的にエンコードするシンボリック手法と、多段階推論による推論エラーを修正する反射機構を探索している。
それにもかかわらず、シンボリックなアプローチはLLMの推論能力を過小評価するが、反射的手法は典型的には構造化された時間的表現を欠いているため、矛盾や幻覚的推論をもたらすことがある。
結果として、正しい時間的文脈が利用可能であったとしても、LLMは時間的関連情報を誤解したり誤用したりし、不完全あるいは不正確な回答をもたらす可能性がある。
これらの制約に対処するため,本研究では,LLM推論の時間感度を高めるために,構造化記号表現とハイブリッド反射推論を統合する新しいフレームワークであるNeSTRを提案する。
NeSTRはシンボリックエンコーディングを通じて明確な時間的関係を保ち、検証を通じて論理的一貫性を強制し、帰納的反射を用いて欠陥のある推論を修正する。
多様な時間的質問応答ベンチマークに関する広範な実験は、NeSTRが優れたゼロショット性能を達成し、微調整なしで時間的推論を継続的に改善していることを示し、大きな言語モデルにおける時間的理解を高めるために、ニューロシンボリックな統合の利点を示している。
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