[论文解读] Autoformalizing Natural Language to First-Order Logic: A Case Study in Logical Fallacy Detection

Abhinav Lalwani, Kim, Tasha+4 more|arXiv (Cornell University)|Apr 18, 2024

Logic, Reasoning, and Knowledge被引用 4

一句话总结

该论文提出 NL2FOL，一种新颖的框架，通过使用大语言模型（LLMs）进行思维链推理，将自然语言陈述转化为一阶逻辑（FOL），随后利用 SMT 求解器验证逻辑有效性并检测谬误。该方法在 Logic 数据集上取得 71% 的 F1 分数，在 LogicClimate 挑战集上取得 73% 的 F1 分数，尽管模型规模较小且无需微调，仍优于当前最先进模型。

ABSTRACT

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%.

研究动机与目标

• 开发一种稳健且可解释的方法，用于在无需标注训练数据的情况下检测自然语言中的逻辑谬误。
• 通过使 LLM 能够在上下文关联下将陈述翻译为一阶逻辑，弥合自然语言推理与形式逻辑之间的差距。
• 利用 SMT 求解器实现自动有效性检查和反例模型生成，以解释为何某个陈述存在谬误。
• 构建一个透明、模块化的流水线，支持人工参与反馈，并可未来通过合成数据进行微调。
• 解决在多样化论证结构和领域（包括虚假信息和气候话语）中谬误检测的泛化挑战。

提出的方法

• 该方法采用 LLM 的思维链推理策略，将自然语言陈述转化为一阶逻辑（FOL）公式，同时保留语义上下文和逻辑结构。
• 通过显式定义排序、变量和谓词来编码上下文关联，确保 SMT 求解器的语义一致性。
• 使用正式语法将翻译后的 FOL 公式的否定形式编译为 SMT 文件，从而支持使用 CVC5 等 SMT 求解器进行自动化推理。
• 如果否定公式可满足，SMT 求解器将生成一个反例模型，展示原始推理失效的情境。
• 随后利用 LLM 将反例模型重新解释为自然语言，提供人类可读的谬误解释。
• 该流水线具有模块化和可解释性，支持反馈集成，并可扩展至其他语言或逻辑形式。

Figure 1: Proposed Logical Fallacy Detection Methodology: Module A converts natural language input to a first-order logic formula merged with contextual relationships, Module B compiles the negation of a given logical formula to an SMT file with well-defined sorts for variables and predicates, and M

实验结果

研究问题

• RQ1 LLM 是否能够在无需微调的情况下，可靠地将多样化自然语言论证转化为语义准确的一阶逻辑？
• RQ2 与端到端 LLM 相比，SMT 求解器与 LLM 生成的 FOL 集成在检测逻辑谬误方面的有效性如何？
• RQ3 该方法是否能泛化到分布外数据集（如 LogicClimate 挑战集），且性能下降最小？
• RQ4 SMT 求解器生成的反例模型在多大程度上可被 LLM 准确解释，从而生成可操作且人类可理解的解释？
• RQ5 与端到端模型相比，该模块化、分步方法在可解释性、鲁棒性和零样本谬误检测性能方面表现如何？

主要发现

• NL2FOL 框架在标准 Logic 数据集上取得 71% 的 F1 分数，证明了其在无需任何微调或标注数据情况下的强大性能。
• 在更具挑战性的 LogicClimate 基准上，该模型取得 73% 的 F1 分数，尽管模型规模更小，仍比当前最先进模型高出 21 个百分点。
• 该方法成功泛化到未见领域，包括气候相关论证，表明其具备强大的零样本泛化能力。
• SMT 求解器生成的反例模型被 LLM 有效解释，为为何某个论证存在谬误提供了有意义的自然语言解释。
• 该方法对输入中的句法和语义变化具有鲁棒性，表现在表 1 所列各类谬误中性能保持一致。
• 主要局限在于 LLM 正确识别真实知识和复杂逻辑结构（如嵌套合取和析取）的能力，偶尔导致 FOL 翻译错误。

Figure 2: Interpretation of results from a counter-example.