Intermediate Languages Matter: Formal Languages and LLMs affect Neurosymbolic Reasoning

📄 arXiv: 2509.04083v1 📥 PDF

作者: Alexander Beiser, David Penz, Nysret Musliu

分类: cs.AI

发布日期: 2025-09-04

备注: To appear in the proceedings of The Second Workshop on Knowledge Graphs and Neurosymbolic AI (KG-NeSy) Co-located with SEMANTiCS 2025 Conference, Vienna, Austria - September 3rd, 2025

💡 一句话要点

揭示中间语言对神经符号推理的影响，强调形式语言选择的重要性

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 神经符号推理 大型语言模型 形式语言 中间语言 推理能力

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在形式推理方面存在不足，神经符号推理是潜在解决方案。
  2. 该研究强调中间形式语言的选择对神经符号推理至关重要，此前该因素被忽视。
  3. 通过实验对比多种形式语言和LLM，揭示了形式语言选择对句法和语义推理的影响。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在各种任务中取得了惊人的成果，但其形式推理能力仍然滞后。神经符号LLM推理是一种有前景的方法，它利用LLMs作为从自然语言到形式语言的翻译器，并使用符号求解器来推导正确的结果。然而，神经符号LLM推理成功的因素尚不清楚。本文证明，一个先前被忽视的因素是形式语言的选择。我们提出了中间语言挑战：为神经符号推理选择合适的正式语言。通过比较三种数据集和七个LLM中的四种形式语言，我们表明形式语言的选择会影响句法和语义推理能力。我们还讨论了不同LLM之间的不同影响。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决神经符号推理中形式语言选择的问题。现有方法通常忽略了中间形式语言对推理性能的影响，导致LLM在将自然语言转换为形式语言时，以及后续的符号求解过程中，可能受到形式语言表达能力和复杂度的限制，从而影响最终推理结果。

核心思路：论文的核心思路是系统性地研究不同形式语言对神经符号推理的影响。通过对比不同的形式语言，分析它们在句法表达能力和语义推理能力上的差异，从而为神经符号推理选择合适的中间形式语言提供指导。论文认为，选择合适的中间形式语言可以显著提升神经符号推理的性能。

技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个部分：1）选择多个具有代表性的数据集，这些数据集涵盖不同的推理任务。2）选择多种形式语言作为中间语言，例如lambda calculus, Prolog等。3）选择多个LLM作为自然语言到形式语言的翻译器。4）设计实验，评估不同形式语言和LLM组合在各个数据集上的推理性能。5）分析实验结果，揭示形式语言选择对句法和语义推理能力的影响。

关键创新：该研究的关键创新在于首次明确提出了“中间语言挑战”，并系统性地研究了形式语言选择对神经符号推理的影响。以往的研究主要关注LLM本身的能力提升，而忽略了中间形式语言的重要性。该研究的发现为神经符号推理的研究方向提供了新的视角。

关键设计：论文的关键设计包括：1）精心选择了四种具有代表性的形式语言，以覆盖不同的表达能力和复杂度。2）选择了多个LLM，以评估不同LLM对形式语言选择的敏感性。3）设计了合理的评估指标，以衡量句法和语义推理能力。4）进行了充分的实验，以保证结果的可靠性。

📊 实验亮点

该研究通过实验证明，形式语言的选择对神经符号推理的性能有显著影响。具体而言，不同的形式语言在句法和语义推理能力上表现出差异，并且不同LLM对形式语言选择的敏感性也不同。这些发现为神经符号推理系统的设计提供了重要的指导。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于需要复杂推理能力的自然语言处理任务，例如问答系统、知识图谱推理、程序合成等。通过选择合适的中间形式语言，可以提升LLM在这些任务中的性能，从而实现更智能、更可靠的AI系统。未来的研究可以进一步探索更优的中间形式语言，以及如何根据不同的任务自适应地选择形式语言。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) achieve astonishing results on a wide range of tasks. However, their formal reasoning ability still lags behind. A promising approach is Neurosymbolic LLM reasoning. It works by using LLMs as translators from natural to formal languages and symbolic solvers for deriving correct results. Still, the contributing factors to the success of Neurosymbolic LLM reasoning remain unclear. This paper demonstrates that one previously overlooked factor is the choice of the formal language. We introduce the intermediate language challenge: selecting a suitable formal language for neurosymbolic reasoning. By comparing four formal languages across three datasets and seven LLMs, we show that the choice of formal language affects both syntactic and semantic reasoning capabilities. We also discuss the varying effects across different LLMs.