Autoformalizing Natural Language to First-Order Logic: A Case Study in Logical Fallacy Detection

📄 arXiv: 2405.02318v3 📥 PDF

作者: Abhinav Lalwani, Tasha Kim, Lovish Chopra, Christopher Hahn, Zhijing Jin, Mrinmaya Sachan

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG, cs.LO

发布日期: 2024-04-18 (更新: 2025-03-06)

💡 一句话要点

提出NL2FOL框架以解决自然语言到一阶逻辑的自动形式化问题

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

关键词: 自然语言处理 一阶逻辑 逻辑推理 大型语言模型 神经符号 逻辑谬误检测 自动形式化

📋 核心要点

  1. 现有方法在将自然语言翻译为形式逻辑时，面临隐含知识整合和逻辑有效性推理的挑战。
  2. NL2FOL框架通过逐步自动形式化自然语言，利用大型语言模型和SMT求解器实现逻辑推理。
  3. 在LOGIC数据集上，NL2FOL取得78%的F1分数，在LOGICCLIMATE数据集上泛化良好，F1分数达到80%。

📝 摘要（中文）

将自然语言翻译为形式语言（如一阶逻辑）是自然语言处理中的基础挑战，具有广泛的应用前景。本文提出了一种名为自然语言到一阶逻辑（NL2FOL）的框架，利用大型语言模型（LLMs）逐步实现自然语言的自动形式化。该方法解决了翻译过程中的关键挑战，包括隐含背景知识的整合。通过利用NL2FOL生成的结构化表示，结合可满足性模理论（SMT）求解器，我们能够推理自然语言陈述的逻辑有效性。以逻辑谬误检测为案例研究，评估NL2FOL的有效性。该框架具备神经符号特性，提供可解释的推理过程，并在无需模型微调或标注训练数据的情况下展现出鲁棒性。NL2FOL在多个数据集上表现出色，在LOGIC数据集上取得了78%的F1分数，并在LOGICCLIMATE数据集上有效泛化，F1分数达到80%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决自然语言到一阶逻辑的自动形式化问题，现有方法在处理隐含背景知识和逻辑有效性推理时存在不足。

核心思路：NL2FOL框架通过逐步翻译自然语言，结合大型语言模型的能力，解决了隐含知识整合的问题，并利用SMT求解器进行逻辑推理。

技术框架：NL2FOL的整体架构包括自然语言输入、结构化表示生成、隐含知识整合和逻辑推理四个主要模块。每个模块协同工作，实现从自然语言到一阶逻辑的自动转换。

关键创新：NL2FOL的主要创新在于其神经符号特性，能够提供可解释的推理过程，并且在无需微调或标注数据的情况下展现出鲁棒性，这与传统方法形成鲜明对比。

关键设计：在设计上，NL2FOL采用了特定的损失函数以优化逻辑有效性，并通过结构化表示来增强模型对隐含知识的理解，确保推理过程的准确性和可靠性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

NL2FOL在LOGIC数据集上取得了78%的F1分数，并在LOGICCLIMATE数据集上泛化良好，F1分数达到80%。这一结果表明，NL2FOL在逻辑谬误检测任务中表现出色，且无需模型微调或标注训练数据，展现出良好的鲁棒性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动推理、虚假信息追踪和知识验证等。NL2FOL框架能够帮助提升自然语言处理系统在逻辑推理方面的能力，促进智能问答系统、法律文本分析等领域的发展，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Translating natural language into formal language such as First-Order Logic (FOL) is a foundational challenge in NLP with wide-ranging applications in automated reasoning, misinformation tracking, and knowledge validation. In this paper, we introduce Natural Language to First-Order Logic (NL2FOL), a framework to autoformalize natural language to FOL step by step using Large Language Models (LLMs). Our approach addresses key challenges in this translation process, including the integration of implicit background knowledge. By leveraging structured representations generated by NL2FOL, we use Satisfiability Modulo Theory (SMT) solvers to reason about the logical validity of natural language statements. We present logical fallacy detection as a case study to evaluate the efficacy of NL2FOL. Being neurosymbolic, our approach also provides interpretable insights into the reasoning process and demonstrates robustness without requiring model fine-tuning or labeled training data. Our framework achieves strong performance on multiple datasets. On the LOGIC dataset, NL2FOL achieves an F1-score of 78%, while generalizing effectively to the LOGICCLIMATE dataset with an F1-score of 80%.