자연어 추론 문제를 1차 논리(FOL)와 NARS의 언어인 Narsese로 번역해 실행 가능한 형식 표현으로 만드는 뉴로심볼릭 프레임워크를 제안한다. NARS-Reasoning-v0.1 벤치마크는 자연어 문제와 FOL·Narsese 형태, True/False/Uncertain 3개의 골드 라벨을 포함한다. FOL→Narsese 결정적 컴파일 파이프라인을 구축하고 OpenNARS for Applications에서 실행으로 검증한다. 또한 LLM이 최종 응답이 아닌 추론용 기호 구조를 생성하도록 학습시키는 LSP 형식을 제안하고 Phi-2 LoRA 어댑터를 공개한다.
- •자연어 추론을 실행 가능한 FOL·Narsese 표현으로 변환하는 파이프라인
- •True·False·Uncertain 3라벨 NARS-Reasoning-v0.1 벤치마크 공개
- •OpenNARS 실제 실행으로 의도 답 동등성을 검증하는 LSP 제안
- •Phi-2 LoRA 어댑터 공개로 지도학습 가능성 입증
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From Natural Language to Executable Narsese: A Neuro-Symbolic Benchmark and Pipeline for Reasoning with NARS
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arXiv:2604.18873v1 Announce Type: new Abstract: Large language models (LLMs) are highly capable at language generation, but they remain unreliable when reasoning requires explicit symbolic structure, multi-step inference, and interpretable uncertainty. This paper presents a neuro-symbolic framework for translating natural-language reasoning problems into executable formal representations using first-order logic (FOL) and Narsese, the language of the Non-Axiomatic Reasoning System (NARS). To sup
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