本文介绍了一种通过利用视错觉来评估深度学习模型在逻辑解释方面的能力的新方法，并建立了一个名为 InDL 的基准测试数据集，利用六种经典的几何光学错觉创建比较框架，以量化深度学习模型的逻辑解释能力，为模型改进提供可操作的见解。

May, 2023

本文提出了一种新的语法任务集，专注于矛盾检测，并评估了递归模型和 BERT 网络。虽然 BERT 在大多数逻辑形式上具有更好的泛化效果，但在处理计数算子时仍有待改进，同时表明该语法任务可以在不同的语言中实现并实现跨语言传递学习。

May, 2019

通过对最新进展的简要回顾，本文试图了解大型语言模型在逻辑推理方面的能力，包括逻辑推理数据集、任务以及利用大型语言模型进行推理的方法。通过构建基准测试集 LogiGLUE，并训练一个经过指令微调的语言模型 LogiT5，研究了单任务训练、多任务训练以及思维链知识蒸馏微调技术在不同逻辑推理类别上的表现，旨在揭示大型语言模型在逻辑推理中的能力和潜在路径，为该关键领域的高级和精细化发展铺平道路。

Oct, 2023

大型语言模型在逻辑推理任务中的泛化性和鲁棒性评估及改善的研究。

Oct, 2023

本研究探讨使用关系学习算法如何进行逻辑推理，在设计了一套基于一阶逻辑的基准测试套件 GraphLog 后，我们使用图神经网络 (GNN) 来进行评估，并发现模型的泛化和适应能力强度受到训练中遇到的不同逻辑规则的多样性的影响。

Mar, 2020

利用培训语言模型模仿定理证明器在过程生成的问题上进行逻辑推理仍然是自然语言处理的一个挑战。我们提出了一个更简单、更普遍的声明性框架，通过灵活的上下文敏感规则来绑定多种语言（特别是简化英语和 TPTP 定理证明语言），从而改进了逻辑推理的能力。我们使用语义约束在生成过程中，并对谓词进行仔细的英语表达，提高了逻辑推理能力，而不损害自然英语任务。我们使用相对较小的 DeBERTa-v3 模型在人类编写的逻辑数据集 FOLIO 上实现了最先进的准确性，在有或无外部求解器的情况下，精度超过了 GPT-4 12%。

Jun, 2024

Logic Tensor Networks 通过在第一阶逻辑语言上定义一个逻辑形式（Real Logic），该形式的公式在区间 [0,1] 上具有真值，并且具体定义在实数域上的语义高效地将推理知识与数据驱动的机器学习结合起来，并证明了通过使用谷歌的 tensorflow 原语将 Real Logic 实现在深度张量神经网络上，并在简单但有代表性的知识自动完成的实验中应用逻辑张量网络。

Jun, 2016

探索如何使用基于 RNN 的迭代神经网络将符号逻辑定义为字符级逻辑程序，使其在高维向量空间中学习推理，进一步分析学习推理算法如何产生逻辑程序中的原子、文字和规则表示，并针对谓词和常量符号的长度以及多次跳跃推理的步数进行评估。

May, 2018

介绍了一个新的逻辑蕴涵的数据集，用于测量模型在逻辑表达式的结构方面捕捉和利用的能力，比较了多个体系结构以及一个新的模型类 PossibleWorldNets，并表明卷积网络在这类问题上呈现了错误的归纳偏差，相对于 LSTM RNNs，树状神经网络由于其增强了利用逻辑语法的能力而优于 LSTM RNNs，而 PossibleWorldNets 优于所有基准。

Feb, 2018

本研究介绍了一个名为 SICCK 的合成数据集和一种新颖的分析方法，通过修改自然语言推理（NLI）模型可理解逻辑组成性的性能，并发现 NLI 模型在零 - shot 和精调情况下对带有量词和否定的修饰语进行修改后的句子表现不佳。

Jul, 2023