Generation of Explanations for Logic Reasoning

要約

この論文は、演繹的推論における強力な議論を掘り下げ、法律、哲学、人工知能などのさまざまな領域におけるそれらの関連性を強調します。
研究の中心は、GPT-3.5-turbo を使用してこれらの議論の分析を自動化し、複雑な推論プロセスの理解、明確で一貫した説明の生成、新しい議論の作成に重点を置いています。
この方法論には、詳細な推論、解釈、およびフォーティオリな議論の強化を含む一連のタスクが含まれます。
それには、さまざまな文脈でこれらの議論を注意深く特定し、比較要素を区別し、それらの論理構造に基づいて分類することが含まれます。
広範な実験により、GPT-3.5-turbo がフォルティオリ引数を正確に検出して分類する際に直面する課題が明らかになりました。
それにもかかわらず、このモデルは、特に主要なコンポーネントの抽出と基礎となるプロパティの解釈において、特殊化されたモデルに匹敵するパフォーマンスを示します。
外部情報をモデルの処理に統合すると、生成される説明の品質が大幅に向上します。
さらに、このモデルは引数を増強する際に注目すべき機能を示し、データセットの充実に貢献します。
一定の限界に直面しているにもかかわらず、この論文は人工知能と論理的推論の分野に大きく貢献します。
新しい方法論を導入し、厳格な評価フレームワークを確立し、自動化された論理推論の将来の進歩の準備となる深い洞察を提供します。
ここで紹介した調査結果と方法論は、複雑な推論タスクにおける AI の可能性を強調するだけでなく、将来の研究開発の領域も強調します。

要約(オリジナル)

This thesis delves into a fortiori arguments in deductive reasoning, underscoring their relevance in various domains such as law, philosophy, and artificial intelligence. The research is centred on employing GPT-3.5-turbo to automate the analysis of these arguments, with a focus on understanding intricate reasoning processes, generating clear and coherent explanations, and creating novel arguments. The methodology encompasses a series of tasks including detailed reasoning, interpretation, and the augmentation of a fortiori arguments. It involves meticulously identifying these arguments in diverse contexts, differentiating comparative elements, and categorizing them based on their logical structure. Extensive experiments reveals the challenges encountered by GPT-3.5-turbo in accurately detecting and classifying a fortiori arguments. Nevertheless, the model demonstrates a performance that rivals specialized models, particularly in extracting key components and interpreting underlying properties. The integration of external information into the model’s processing significantly elevates the quality of the generated explanations. Additionally, the model exhibits a noteworthy capability in augmenting arguments, thus contributing to the enrichment of the data set. Despite facing certain limitations, this thesis makes significant contributions to the fields of artificial intelligence and logical reasoning. It introduces novel methodologies, establishes a rigorous evaluation framework, and provides deep insights that set the stage for future advancements in automated logical reasoning. The findings and methodologies presented herein not only underscore the potential of AI in complex reasoning tasks but also highlight areas for future research and development.

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