Making Implicit Premises Explicit in Logical Understanding of Enthymemes

📄 arXiv: 2603.06114v1 📥 PDF

作者: Xuyao Feng, Anthony Hunter

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2026-03-06

💡 一句话要点

提出一种结合LLM和神经符号推理的框架，用于补全和理解蕴含前提的论证。

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

关键词: 蕴含前提 逻辑推理 大型语言模型 神经符号推理 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有NLP方法难以解码蕴含前提的论证逻辑，而逻辑方法依赖于完备的知识库，存在局限性。
  2. 提出一个结合LLM和神经符号推理的管道，自动补全隐式前提，并将自然语言转化为逻辑公式。
  3. 在两个数据集上的实验表明，该方法在选择正确的隐式前提方面取得了有希望的结果。

📝 摘要（中文）

真实世界的文本和对话中的论证通常是蕴含前提的（即，它们的一些前提和/或结论是隐含的）。用于处理蕴含前提的自然语言处理（NLP）方法可能能够识别文本中的蕴含前提，但它们不能解码其底层逻辑，而基于逻辑的方法则假设存在一个知识库，其中包含足够的公式，可以通过溯因来解码它们。因此，缺乏一种系统的方法来将蕴含前提的文本组件转换为逻辑论证，并生成解码所需的逻辑公式，从而展示逻辑蕴含。为了解决这个问题，我们提出了一个管道，它集成了：（1）一个大型语言模型（LLM），用于基于显式前提和结论生成中间的隐式前提；（2）另一个LLM，用于将自然语言翻译成逻辑公式；（3）一个基于SAT求解器的神经符号推理器，用于确定蕴含关系。我们在两个蕴含前提数据集上评估了我们的管道，结果表明在选择正确的隐式前提方面表现出良好的性能，通过精确率、召回率、F1分数和准确率来衡量。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决蕴含前提（enthymeme）的逻辑理解问题。蕴含前提是指论证过程中存在隐含的前提或结论，使得直接的逻辑推理变得困难。现有方法要么无法深入理解论证的逻辑结构，要么依赖于预定义的知识库，缺乏通用性和灵活性。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大生成能力来补全蕴含前提中的缺失信息，然后将自然语言形式的论证转化为逻辑公式，最后使用神经符号推理器验证论证的有效性。这种方法结合了LLM的语言理解能力和符号推理的严谨性。

技术框架：该管道包含三个主要模块：1) 隐式前提生成模块：使用LLM基于显式前提和结论生成可能的隐式前提。2) 逻辑公式转换模块：使用另一个LLM将自然语言形式的前提和结论转化为逻辑公式。3) 神经符号推理模块：使用基于SAT求解器的推理器，验证由显式前提、隐式前提和结论构成的逻辑论证是否有效。

关键创新：该方法的主要创新在于将LLM的生成能力与神经符号推理相结合，实现对蕴含前提的自动补全和逻辑验证。与传统方法相比，该方法无需预定义的知识库，具有更强的通用性和适应性。

关键设计：在隐式前提生成模块中，使用了特定的prompt工程来引导LLM生成高质量的隐式前提。在逻辑公式转换模块中，需要设计合适的映射规则，将自然语言中的语义信息转化为逻辑符号。神经符号推理模块使用了标准的SAT求解器，并针对逻辑公式的特点进行了优化。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在两个蕴含前提数据集上取得了显著的性能提升。具体而言，在选择正确的隐式前提方面，该方法达到了较高的精确率、召回率和F1分数，证明了其有效性。相较于直接使用LLM进行推理，该方法通过引入神经符号推理，提高了论证的可靠性和可解释性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动论证挖掘、文本蕴含识别、对话系统等领域。例如，可以用于分析新闻评论中的隐含观点，提高对话系统的逻辑推理能力，或辅助法律推理等任务。未来，该方法有望扩展到更复杂的论证结构和推理场景。

📄 摘要（原文）

Real-world arguments in text and dialogues are normally enthymemes (i.e. some of their premises and/or claims are implicit). Natural language processing (NLP) methods for handling enthymemes can potentially identify enthymemes in text but they do not decode their underlying logic, whereas logic-based approaches for handling them assume a knowledgebase with sufficient formulae that can be used to decode them via abduction. There is therefore a lack of a systematic method for translating textual components of an enthymeme into a logical argument and generating the logical formulae required for their decoding, and thereby showing logical entailment. To address this, we propose a pipeline that integrates: (1) a large language model (LLM) to generate intermediate implicit premises based on the explicit premise and claim; (2) another LLM to translate the natural language into logical formulas; and (3) a neuro-symbolic reasoner based on a SAT solver to determine entailment. We evaluate our pipeline on two enthymeme datasets, demonstrating promising performance in selecting the correct implicit premise, as measured by precision, recall, F1-score, and accuracy.