Entailment-Preserving First-order Logic Representations in Natural Language Entailment

一阶逻辑（FOL）可以表示自然语言（NL）句子的逻辑蕴含语义，但使用FOL确定自然语言蕴含仍然是一个挑战。为了解决这个问题，我们提出了保持蕴含的一阶逻辑表示任务（EPF），并引入了无需参考的EPF评估指标，即保持蕴含率（EPR）系列指标。在EPF中，应从多前提的自然语言蕴含数据（例如EntailmentBank）生成FOL表示，以使自动证明器的结果保持蕴含标签。实验表明，现有的自然语言到FOL翻译方法在EPF任务上表现不佳。为此，我们提出了一种专门针对此任务的训练方法——迭代排序学习，该方法通过新颖的评分函数和排序学习目标直接优化模型的EPR得分。我们的方法在三个数据集上相对于多种基线方法，在EPR上提高了1.8-2.7%，在EPR@16上提高了17.4-20.6%。进一步分析显示，迭代排序学习有效地通过减少谓词签名的多样性来抑制FOL表示的任意性，并在各种推理类型和领域外数据中保持强劲的表现。

论文试图解决将自然语言（NL）句子转换为一阶逻辑（FOL）表示时，保持逻辑蕴含关系的挑战。这是一个相对较新的问题，特别是在多前提自然语言蕴含数据的情况下，现有的NL-to-FOL翻译方法表现不佳。

关键思路是提出了一种名为Entailment-Preserving FOL representations (EPF)的任务，并引入了参考无关的评估指标Entailment-Preserving Rate (EPR)家族。为了优化EPR得分，研究者提出了迭代学习排序（iterative learning-to-rank）的方法，该方法通过新颖的评分函数和学习排序目标直接优化模型的表现。这与现有方法不同，后者通常不专门针对EPF任务进行优化。

实验设计包括在三个不同的数据集上测试新方法，并与多种基线方法进行比较。结果表明，新方法在EPR和EPR@16方面有显著改进。此外，研究还发现，迭代学习排序能有效减少FOL表示的任意性，降低谓词签名的多样性。代码是否开源未提及，但研究强调了其方法在不同类型推理和领域外数据上的稳健性能，为未来的研究提供了方向。

最近的相关研究包括使用神经符号方法改进NL-to-FOL翻译，以及开发更好的自动证明器来处理复杂的自然语言推理任务。一些相关的论文标题可能包括《Neural-Symbolic Methods for Logical Entailment in Natural Language》、《Improving Automated Theorem Provers for NL-to-FOL Translation》和《Enhancing Multi-Premise Entailment with Structured Representations》。