Abstract

随着大语言模型在自然语言理解与生成任务中的不断发展，如何提升其在复杂逻辑场景下的语义精确建模能力，已成为当前研究中的重要问题。自然语言到一阶谓词逻辑翻译（Natural Language to First Order Logic, NL2FOL）任务旨在将自然语言中的语义内容准确映射为形式化逻辑表达，为后续自动推理、知识验证与结果解释提供可检查的表示基础。然而，现有方法在复杂逻辑场景下仍面临若干突出困难，包括显性复杂逻辑结构下的语义偏移、句级隐性逻辑关系的恢复困难，以及篇章级跨句上下文中的逻辑依赖建模不足。

围绕上述问题，本文系统研究了基于大语言模型的自然语言到一阶谓词逻辑翻译方法，并从显性复杂逻辑结构、句级隐性逻辑关系和篇章级隐性逻辑关系三个层面展开分析与方法设计。

针对显性复杂逻辑结构文本中存在的逻辑关系层次深、语义约束强、推理路径易偏移等问题，本文提出一种面向推理阶段的增强方法（Logic Structure andEntropy Guided Inference Controlling，LSEG）。该方法通过构造逻辑保持扰动样本估计模型内部的逻辑稳定区域，进一步提取分层逻辑校正方向，并结合层级熵变化识别推理过程中的不稳定状态，对相应隐状态实施自适应干预，从而缓解复杂逻辑翻译中的语义漂移问题。相关实验表明，该方法能够在不更新模型参数的条件下，提高模型在复杂逻辑翻译任务中的语义一致性与结果稳定性。

针对句级隐性逻辑关系难以直接显式建模的问题，本文提出一种基于伪代码中间表示的多阶段翻译方法。该方法首先将自然语言句子转换为更具结构性的伪代码中间表示，用于显式化原句中的条件、约束与依赖关系；随后引入中间结果验证与校正机制，以保证中间表示的结构完整性、语义一致性和逻辑可映射性；最后将校正后的伪代码映射为一阶谓词逻辑表达式。实验结果表明，该方法能够有效降低自然语言与形式逻辑之间的表示跨度，增强模型对句级隐性逻辑关系的恢复能力。

针对篇章级文本中逻辑关系跨句分布、上下文依赖较强的问题，本文进一步研究了面向篇章上下文的自然语言到一阶谓词逻辑翻译方法。通过构造篇章级隐性逻辑翻译数据，并设计相应的监督微调框架，本文考察了不同上下文输入方式对跨句逻辑恢复的影响。实验结果表明，结合更充分的篇章上下文信息，能够有效提升模型对篇章级隐性逻辑关系的整体建模能力。

综上，本文围绕自然语言到一阶谓词逻辑翻译中的关键难点，分别从推理阶段控制、中间表示显式化和篇章上下文建模三个方向提出了相应方法。研究结果表明，提升NL2FOL 能力不能仅依赖单一步骤的直接生成，而需要结合逻辑结构保持、隐性关系显式化以及上下文整体建模等思路，才能更有效地提高逻辑翻译结果的准确性、鲁棒性与可验证性。本文的研究可为后续构建更可靠、更可解释的神经符号推理系统提供一定参考。

Download