混合神经符号推理提升自然语言逻辑推理，FOLIO 提升5.3分
原文标题：Prove What You Can: Hybrid Neurosymbolic Reasoning for Logical Natural Language Inference
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论文提出三阶段混合推理流程：LLM 提出结构化证明树，定理证明器逐步验证，不确定时进行门控修复。在 FOLIO、ProofWriter、ProverQA、PrOntoQA 四个基准与五个模型上，该方法在两个最难数据集上最优，FOLIO 提升 5.3 分、ProverQA 提升 4.9 分。
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三阶段混合神经符号推理在 FOLIO 提升 5.3 分、ProverQA 提升 4.9 分，两个最难数据集最优
- •流程为：LLM 提出结构化证明树与原始判定，定理证明器逐步局部验证，仅保留可证子集
- •原始判定为 UNCERTAIN 时触发不确定性门控修复，从前提加已验证推导重新定标签
- •覆盖 FOLIO、ProofWriter、ProverQA、PrOntoQA 四基准与五个当代 LLM
- •修复阶段精度 78-98%，产生 326 次正确重标注、仅 19 次回退
为什么重要：它绕开了神经符号方法「一个错误子句导致整体翻译不可执行」的脆弱点，为自然语言逻辑推理提供了更稳的工程路径。
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