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논리적 오류를 자동으로 찾으려면 설명도 함께 검증해야 한다

논리적 오류 식별을 탐지·상위 분류·세부 분류의 세 단계로 나누고, 유사 사례·원형·상식 지식을 활용한 설명 가능한 방법을 비교한 연구를 읽습니다.

자연어 논증의 논리적 오류를 견고하고 설명 가능하게 식별하기 — Robust and explainable identification of logical fallacies in natural language arguments

눈에서 빛이 나간다면 왜 어둠에서는 보이지 않을까?

눈이 대상을 향해 무언가를 보내기 때문에 보이는 걸까요, 빛이 대상에서 눈으로 오기 때문에 보이는 걸까요? 이븐 알하이삼의 『광학서』와 현대적 암실 도해를 따라 두 설명의 예측을 비교하고, 관찰이 지지하는 결론과 아직 남는 한계를 구별합니다.

한 번에 묶어 받을까, 나누어 받을까—보관 중 버리면 답이 언제 바뀔까?

물품 수·배송 거리·묶음 보관 손실·보관 효율을 바꾸어 개별 배송과 묶음 배송의 가상 부담, 차이와 손실률 교차점을 계산합니다.

Product Life Cycle Accounting and Reporting Standard

‘정말 훌륭한 결정이었다’는 누가 그렇게 생각한 걸까?

직접 인용·중립 서술·자유간접화법과 인물 단서를 바꾸어 평가 주체, 사건 사실과 해석의 범위를 구분합니다.

Speech Representation

내용을 잘 알아도 질문 속 틀린 이름을 놓칠 수 있을까?

모세 착각 연구는 익숙한 질문의 전체 뜻을 빠르게 파악할 때, 저장 지식과 어긋나는 단어 하나를 발견하지 못할 수 있음을 보여 줍니다.

Locus of the Moses Illusion: Imperfect Encoding, Retrieval, or Match?