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LTNN
Logical Transformer Neural Network
Réseau qui combine Logical Neural Networks et transformers : masques logiques dans l’attention, raisonnement bidirectionnel, plus d’explicabilité en NLP.
Problème
Un transformer standard ne déclare pas de contraintes logiques. En ambiguïté, KBQA ou coréférence, il est dur d’auditer pourquoi l’attention ignore une règle que le domaine a vraiment.
Approche
LTNN (auteur : Mauricio Pacheco Lizama) insère une logique à valeurs réelles et des contraintes dans l’attention, avec un raisonnement bidirectionnel. L’idée : un modèle qui peut respecter — et montrer — une structure logique, pas seulement prédire le token suivant.
Résultat
Projet de recherche open source. On n’invente pas de scores GLUE ou KBQA ; la valeur documentée, c’est l’architecture et le dépôt.
Stack
Python · Transformers · Logical Neural Networks · NLP