論文の概要: VeriTrans: Fine-Tuned LLM-Assisted NL-to-PL Translation via a Deterministic Neuro-Symbolic Pipeline

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.10341v1
• Date: Sat, 11 Apr 2026 19:59:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-14 20:13:15.965938
• Title: VeriTrans: Fine-Tuned LLM-Assisted NL-to-PL Translation via a Deterministic Neuro-Symbolic Pipeline
• Title（参考訳）: VeriTrans: 決定論的ニューロシンボリックパイプラインによる微調整LDMによるNL-to-PL翻訳
• Authors: Xuan Liu, Dheeraj Kodakandla, Kushagra Srivastva, Mahfuza Farooque,
• Abstract要約: textbfVeriTransは、自然言語要求をソルバ対応論理にコンパイルする信頼性第一のMLシステムである。 VeriTransは、SAT/UNSATの94.46%の精度と87.73%の中央値のラウンドトリップを達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.46461848167961
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: \textbf{VeriTrans} is a reliability-first ML system that compiles natural-language requirements into solver-ready logic with validator-gated reliability. The pipeline integrates an instruction-tuned NL$\!\to\!$PL translator, round-trip reconstruction (PL$\!\to\!$NL) used as a high-precision acceptance gate, and canonical PL$\!\to\!$CNF compilation, all executed via fixed API configuration (temperature$=0$; fine-tuning runs use seed$=42$) and per-item artifact logging (prompts, outputs, hashes) to support auditability and replay-driven debugging. On \textbf{SatBench} (2{,}100 specifications), VeriTrans achieves 94.46\% SAT/UNSAT correctness and 87.73\% median round-trip similarity. Compact fine-tuning on 100--150 curated examples improves fidelity by about 1--1.5\,pp without increasing latency (mean 25.8\,s/spec on our 201-spec runtime subset). A thresholded acceptance policy on the round-trip score exposes a reliability--coverage knob: at $τ{=}75$, roughly 68\% of items are retained with $\sim$94\% correctness on the accepted set. Validator overhead contributes $<15\%$ of end-to-end runtime, and all prompts/responses and timing metadata are logged to enable replay-driven debugging and regression testing. By separating learned translation from symbolic verification and enforcing deterministic, validator-gated acceptance, VeriTrans turns NL$\!\to\!$logic front-ends into auditable, reproducible components for reliability-critical workflows.
• Abstract（参考訳）: \textbf{VeriTrans} は信頼性第一のMLシステムで、自然言語の要求をバリデーション付き信頼性でソルバ対応論理にコンパイルする。 パイプラインは命令調整されたNL$\! やれ! $PL Translator, round-trip reconstruction (PL$\! やれ! 高精度の受け入れゲートとして使用され、標準PL$\! やれ! CNFコンパイルは、すべて固定API設定(温度$=0$; 微調整実行は、sped$=42$)とper-itemアーティファクトロギング(prompts, outputs, hashes)によって実行され、監査性とリプレイ駆動デバッグをサポートする。 textbf{SatBench} (2{,}100 仕様)では、VeriTrans は 94.46 % SAT/UNSAT の正しさと 87.73 % のラウンドトリップ類似性を達成している。 100-150キュレートされた例のコンパクトな微調整は、レイテンシを増大させることなく、約1-1.5\,ppの忠実度を改善する(201-specランタイムサブセットの25.8\,s/specの平均)。 ラウンドトリップスコアに対するしきい値の受け入れポリシは、信頼性の高いカバレッジノブを露呈する:$τ{=}75$,約68\%のアイテムは、受け入れたセットに対して$\sim$94\%の正確さで保持される。 Validatorのオーバーヘッドは、エンドツーエンドランタイムの$<15\%$に貢献し、すべてのプロンプト/レスポンスとタイミングメタデータがログされ、リプレイ駆動のデバッグと回帰テストを可能にする。 学習した翻訳を記号的検証から切り離し、決定論的、バリデータ付き受け入れを強制することにより、VeriTransはNL$\! やれ! 信頼性クリティカルなワークフローのための監査可能な再現可能なコンポーネントに、$logicのフロントエンドを組み込む。

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