COLING 2024 | GFaiR：基于归结反演的大语言模型逻辑推理系统

本文介绍来自哈工大SCIR提出的一种新的推理方法GFaiR。基于前向链或后向链的分步推理方法在复杂的逻辑推理场景下不尽如人意，作者通过引入归结反演和基于合法性对比损失的验证器，提出了一个泛化能力强且忠实的推理方法GFaiR，该方法能够处理复杂的逻辑推理场景。实验结果还表明，在较为复杂的Hard RuleTaker和Hard RuleTaker*数据集上，GFaiR能够实现更好的性能。论文题目： Towards Generalizable and Faithful Logic Reasoning over Natural Language via Resolution Refutation 论文链接:https://arxiv.org/abs/2404.01677一、引言基于自然语言的逻辑推理任务需要模型理解自然语言声明（statements）之间的抽象逻辑关系并推理出假设的真值（标签）。这类任务正在越来越受到关注，因为它将自然语言与抽象逻辑思维联系起来，抽象逻辑思维在解决复杂问题和认知推理中发挥着关键作用。 ………………………………