摘要
神经符号系统可能在未实现预期概念标签对应时满足逻辑约束，即“推理捷径”。本文将其形式化为约束满足问题，探究概念映射被唯一确定的条件。证明了双射映射下无捷径的必要判别属性，但指出其非充分性。开发了基于 ASP 的验证算法以检测捷径，并提出贪婪修复算法通过增强约束集消除捷径。此外，给出了复杂度分类及样本复杂度界限，并在八个基准领域验证了方法有效性。
AI 推荐理由
论文核心研究神经符号系统中的推理捷径问题，提出形式化定义、检测算法及修复机制。
研究机构
National Institute of Informatics, Tokyo, Japan
Communication Science Laboratories, NTT, Inc., Japan
论文信息