論文の概要: Delta1 with LLM: symbolic and neural integration for credible and explainable reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.12953v1
• Date: Fri, 13 Mar 2026 12:54:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-16 17:38:12.089062
• Title: Delta1 with LLM: symbolic and neural integration for credible and explainable reasoning
• Title（参考訳）: Delta1 with LLM: 信頼性と説明可能な推論のためのシンボリックおよびニューラル統合
• Authors: Yang Xu, Jun Liu, Shuwei Chen, Chris Nugent, Hailing Guo,
• Abstract要約: 完全三角標準矛盾(FTSC)に基づいて自動定理Delta1を統合する構成により、終端説明可能性を導入する。 この研究は、論理学、言語学、学習の収束を推し進め、構築的定理の生成を、ニューロシンボリックな説明可能なAIの原理的基礎として位置づける。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.654451208709667
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Neuro-symbolic reasoning increasingly demands frameworks that unite the formal rigor of logic with the interpretability of large language models (LLMs). We introduce an end to end explainability by construction pipeline integrating the Automated Theorem Generator Delta1 based on the full triangular standard contradiction (FTSC) with LLMs. Delta1 deterministically constructs minimal unsatisfiable clause sets and complete theorems in polynomial time, ensuring both soundness and minimality by construction. The LLM layer verbalizes each theorem and proof trace into coherent natural language explanations and actionable insights. Empirical studies across health care, compliance, and regulatory domains show that Delta1 and LLM enables interpretable, auditable, and domain aligned reasoning. This work advances the convergence of logic, language, and learning, positioning constructive theorem generation as a principled foundation for neuro-symbolic explainable AI.
• Abstract（参考訳）: ニューロシンボリック推論は、論理の形式的な厳密さと大きな言語モデル(LLM)の解釈可能性とを結合するフレームワークをますます要求している。 LLMの完全三角標準矛盾(FTSC)に基づく自動定理生成装置Delta1を構築パイプラインに統合することで、終端説明可能性を実現する。 Delta1 は最小の満足できない節集合と完全定理を多項式時間で決定論的に構成し、構成による健全性と最小性の両方を保証する。 LLM層はそれぞれの定理と証明を言葉で表し、一貫性のある自然言語の説明と実行可能な洞察に辿り着く。 医療、コンプライアンス、規制ドメインに関する実証研究は、Delta1とLLMが解釈可能、監査可能、およびドメインに整合した推論を可能にしていることを示している。 この研究は、論理学、言語学、学習の収束を推し進め、構築的定理の生成を、ニューロシンボリックな説明可能なAIの原理的基礎として位置づける。

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