Logical Reasoning over Natural Language as Knowledge Representation: A Survey

要約

論理的推論は、人間の認知と知性の中心です。
AI 内の論理的推論に関する過去の研究では、正式な言語を知識の表現~(および記号的推論)として使用しています。
ただし、形式的な言語を使用した推論は困難であることが証明されています~(例:脆弱性と知識獲得のボトルネック)。
この論文では、論理的推論の哲学的定義と分類、新しいパラダイムの利点、ベンチマークと方法を含む、自然言語を知識表現として使用する (および事前に訓練された言語モデルを推論者として使用する) 論理的推論の新しいパラダイムに関する包括的な概要を提供します。
新しいパラダイムの課題、将来的に望ましいタスクとメソッド、および関連する NLP フィールドとの関連。
この新しいパラダイムは、正式な表現の多くの課題を軽減するだけでなく、エンドツーエンドのニューラル メソッドよりも優れているため、有望です。

要約(オリジナル)

Logical reasoning is central to human cognition and intelligence. Past research of logical reasoning within AI uses formal language as knowledge representation~(and symbolic reasoners). However, reasoning with formal language has proved challenging~(e.g., brittleness and knowledge-acquisition bottleneck). This paper provides a comprehensive overview on a new paradigm of logical reasoning, which uses natural language as knowledge representation~(and pretrained language models as reasoners), including philosophical definition and categorization of logical reasoning, advantages of the new paradigm, benchmarks and methods, challenges of the new paradigm, desirable tasks & methods in the future, and relation to related NLP fields. This new paradigm is promising since it not only alleviates many challenges of formal representation but also has advantages over end-to-end neural methods.

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