신경-상징적 재귀 기계(NSR)는 지각, 구문, 의미 간의 통합을 통해 훈련 데이터에서 직접 조합적 구문과 의미를 학습할 수 있는 모델이다. NSR의 모듈식 설계와 등가성 및 조합성이라는 내재적 귀납적 편향을 통해 다양한 시퀀스-투-시퀀스 작업에서 탁월한 체계적 일반화 성능을 달성한다.
