Buchumschlag

The Algebra of Meaning: Why Machines Need Montague More Than Moore's Law

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Jeong, Cheonkam, Kim, Sungdo, Park, Jewoo
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Computation and Language Artificial Intelligence Logic in Computer Science
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Ontology for Policing: Conceptual Knowledge Learning for Semantic Understanding and Reasoning in Law Enforcement Reports
von: Srbinovska, Anita, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Defining implication relation for classical logic
von: Fu, Li
Veröffentlicht: (2013)

Understanding Emotion in Discourse: Recognition Insights and Linguistic Patterns for Generation
von: Jeong, Cheonkam, et al.
Veröffentlicht: (2026)

GaloisSAT: Differentiable Boolean Satisfiability Solving via Finite Field Algebra
von: Kim, Curie, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Where to Search: Measure the Prior-Structured Search Space of LLM Agents
von: Song, Zhuo-Yang
Veröffentlicht: (2025)

Towards Advanced Mathematical Reasoning for LLMs via First-Order Logic Theorem Proving
von: Cao, Chuxue, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Explainability by design: an experimental analysis of the legal coding process
von: Cristani, Matteo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Beyond Theorem Proving: Formulation, Framework and Benchmark for Formal Problem-Solving
von: Liu, Qi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Question Answering with LLMs and Learning from Answer Sets
von: Borroto, Manuel, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Subject-Event Ontology Without Global Time: Foundations and Execution Semantics
von: Boldachev, Alexander
Veröffentlicht: (2025)

TimelineKGQA: A Comprehensive Question-Answer Pair Generator for Temporal Knowledge Graphs
von: Sun, Qiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Generics and Default Reasoning in Large Language Models
von: Kirkpatrick, James Ravi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Do LLMs Really Struggle at NL-FOL Translation? Revealing their Strengths via a Novel Benchmarking Strategy
von: Brunello, Andrea, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Bridging LLMs and Symbolic Reasoning in Educational QA Systems: Insights from the XAI Challenge at IJCNN 2025
von: Nguyen, Long S. T., et al.
Veröffentlicht: (2025)

RvLLM: LLM Runtime Verification with Domain Knowledge
von: Zhang, Yedi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Sound and Complete Neurosymbolic Reasoning with LLM-Grounded Interpretations
von: Allen, Bradley P., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Dissecting Logical Reasoning in LLMs: A Fine-Grained Evaluation and Supervision Study
von: Zhou, Yujun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Modeling Next-Token Prediction as Left-Nested Intuitionistic Implication
von: Tarau, Paul
Veröffentlicht: (2026)

Logic-Parametric Neuro-Symbolic NLI: Controlling Logical Formalisms for Verifiable LLM Reasoning
von: Farjami, Ali, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Can Large Language Models Understand DL-Lite Ontologies? An Empirical Study
von: Wang, Keyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Compositional Consistency-Guided Decoding for Three-Way Logical Question Answering
von: Huang, Tianyi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

EXPLORER: Exploration-guided Reasoning for Textual Reinforcement Learning
von: Basu, Kinjal, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Reasoning Capabilities of Large Language Models. Lessons Learned from General Game Playing
von: Świechowski, Maciej, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Aligning with Logic: Measuring, Evaluating and Improving Logical Preference Consistency in Large Language Models
von: Liu, Yinhong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

LLM-ARC: Enhancing LLMs with an Automated Reasoning Critic
von: Kalyanpur, Aditya, et al.
Veröffentlicht: (2024)

LOGIC-LM++: Multi-Step Refinement for Symbolic Formulations
von: Kirtania, Shashank, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Logical Phase Transitions: Understanding Collapse in LLM Logical Reasoning
von: Zhang, Xinglang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

A Reliable Common-Sense Reasoning Socialbot Built Using LLMs and Goal-Directed ASP
von: Zeng, Yankai, et al.
Veröffentlicht: (2024)

From Blind Solvers to Logical Thinkers: Benchmarking LLMs' Logical Integrity on Faulty Mathematical Problems
von: Rahman, A M Muntasir, et al.
Veröffentlicht: (2024)

ASP-Bench: From Natural Language to Logic Programs
von: Szeider, Stefan
Veröffentlicht: (2026)

DECIDER: A Dual-System Rule-Controllable Decoding Framework for Language Generation
von: Xu, Chen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Llemma: An Open Language Model For Mathematics
von: Azerbayev, Zhangir, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Logical Negation Augmenting and Debiasing for Prompt-based Methods
von: Li, Yitian, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Satisfiability Solving with LLMs: A Matched-Pair Evaluation of Reasoning Capability
von: Zhang, Leizhen, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Risk-Controlled Lean-as-Judge for Natural-Language Mathematical Reasoning
von: Bourigault, Pauline, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Discover and Prove: An Open-source Agentic Framework for Hard Mode Automated Theorem Proving in Lean 4
von: Liu, Chengwu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Elenchus: Generating Knowledge Bases from Prover-Skeptic Dialogues
von: Allen, Bradley P.
Veröffentlicht: (2026)

An Introduction to Razborov's Flag Algebra as a Proof System for Extremal Graph Theory
von: Jeong, Gyeongwon, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Rejection in Abstract Argumentation: Harder Than Acceptance?
von: Fichte, Johannes K., et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Theoretical Review on Solving Algebra Problems
von: Yu, Xinguo, et al.
Veröffentlicht: (2024)