arXiv:2511.10655v1 Announce Type: new 
Abstract: This report extends the Spectral Neuro-Symbolic Reasoning (Spectral NSR) framework by introducing three semantically grounded enhancements: (1) transformer-based node merging using contextual embeddings (e.g., Sentence-BERT, SimCSE) to reduce redundancy, (2) sentence-level entailment validation with pretrained NLI classifiers (e.g., RoBERTa, DeBERTa) to improve edge quality, and (3) alignment with external knowledge graphs (e.g., ConceptNet, Wikidata) to augment missing context. These modifications enhance graph fidelity while preserving the core spectral reasoning pipeline. Experimental results on ProofWriter, EntailmentBank, and CLUTRR benchmarks show consistent accuracy gains (up to +3.8\%), improved generalization to adversarial cases, and reduced inference noise. The novelty lies in performing semantic and symbolic refinement entirely upstream of the spectral inference stage, enabling efficient, interpretable, and scalable reasoning without relying on quadratic attention mechanisms. In summary, this work extends the Spectral NSR framework with modular, semantically grounded preprocessing steps that improve graph quality without altering the core spectral reasoning engine. The result is a more robust, interpretable, and scalable reasoning system suitable for deployment in open-domain and real-world settings.

يقدم التقرير حول التفكير الرمزي الطيفي II تحسينات على الإطار الحالي، مع التركيز على ثلاثة مجالات رئيسية: دمج العقد المعتمد على المحولات لتقليل التكرار، والتحقق من الاستدلال على مستوى الجمل لتحسين جودة الحواف، والمحاذاة مع الرسوم البيانية للمعرفة الخارجية لتوفير سياق إضافي. تهدف هذه التعديلات إلى تعزيز دقة الرسوم البيانية للمعرفة مع الحفاظ على عملية التفكير الطيفي. تشير النتائج التجريبية إلى زيادة دقة تصل إلى 3.8% عبر معايير مختلفة، بما في ذلك ProofWriter وCLUTRR.

El informe sobre el Razonamiento Neuro-Simbólico Espectral II introduce mejoras al marco existente, centrándose en tres áreas clave: la fusión de nodos basada en transformadores para reducir la redundancia, la validación de implicaciones a nivel de oración para mejorar la calidad de los bordes y la alineación con gráficos de conocimiento externos para proporcionar contexto adicional. Estas modificaciones buscan mejorar la fidelidad de los gráficos de conocimiento mientras se mantiene el proceso de razonamiento espectral. Los resultados experimentales indican ganancias de precisión de hasta el …

Le rapport sur le Raisonnement Neuro-Symbolique Spectral II introduit des améliorations au cadre existant, en se concentrant sur trois domaines clés : la fusion de nœuds basée sur des transformateurs pour réduire la redondance, la validation d'entaillement au niveau des phrases pour améliorer la qualité des arêtes, et l'alignement avec des graphes de connaissances externes pour fournir un contexte supplémentaire. Ces modifications visent à améliorer la fidélité des graphes de connaissances tout en maintenant le pipeline de raisonnement spectral. Les résultats expérimentaux indiquent des gains …

The report on Spectral Neuro-Symbolic Reasoning II introduces enhancements to the existing framework, focusing on three key areas: transformer-based node merging to reduce redundancy, sentence-level entailment validation for improved edge quality, and alignment with external knowledge graphs to provide additional context. These modifications aim to enhance the fidelity of knowledge graphs while maintaining the spectral reasoning pipeline. Experimental results indicate accuracy gains of up to 3.8% across various benchmarks, including ProofWriter and CLUTRR.

Spectral Neuro-Symbolic Reasoning II: Semantic Node Merging, Entailment Filtering, and Knowledge Graph Alignment

Was this article worth reading? Share it

Ready to build your own newsroom?