神经符号推理

NARS（Neuro-symbolic Argumentation Reasoning System）是一个用神经+符号混合推理来直接检测在线讨论中说服力的框架，由神经组件（检索增强的迭代LLM推理抽取双极论证结构）和符号组件（渐进论证语义传播论证影响力）两层构成。

LLM擅长从杂乱的自然语言里抽取结构，但结构之上的推理更适合用形式化方法保证可解释性和一致性。