本論文では、直感的な命題論理定理の自動証明に取り組んでいる。従来の手法では、正しい証明経路のみを学習していたため、推論時に失敗した経路の情報を活用できないという問題があった。
本研究では、失敗した探索経路の情報も含めた完全な証明木を学習するモデル「TRIALMASTER」を提案している。具体的には以下の通り:
以上より、失敗情報を活用することで、より高度な定理証明が可能になることが示された。
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by Chenyang An,... kl. arxiv.org 04-12-2024
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