Distilling Answer-Set Programming Rules from LLMs for Neurosymbolic Visual Question Answering

En 3 lignesMéthode pour extraire des règles Answer-Set Programming (ASP) depuis des LLM afin d'améliorer le Visual Question Answering (VQA). L'approche utilise des exemples de datasets VQA pour guider le LLM à étendre une théorie de raisonnement initiale, avec validation par le solveur ASP. Démontre l'efficacité sur plusieurs datasets avec peu d'exemples.

Résumé généré par Claude — vérifié par l'humain