SemEval-2026 Task 11: ITLC - LLM의 형식적 추론을 위한 정규화 및 결정적 구문 분석

ITLC at SemEval-2026 Task 11: Normalization and Deterministic Parsing for Formal Reasoning in LLMs

대규모 언어 모델은 특히 다국어 환경에서 추론 작업 시 내용에 따른 편향을 겪습니다. 본 논문에서는 명시적인 구조적 추상을 통해 삼단논법을 표준 논리 표현으로 변환하고, 결정적 구문 분석을 적용하여 유효성을 판단하는 새로운 방법을 제시합니다. SemEval-2026 Task 11 다국어 벤치마크에서 평가한 결과, 제안하는 방법은 모든 하위 작업에서 상위 5위 안에 랭크되었으며, 내용에 따른 편향을 크게 줄이고 복잡한 미세 조정 또는 활성화 수준 개입에 대한 경쟁력 있는 대안을 제공합니다.

Large language models suffer from content effects in reasoning tasks, particularly in multi-lingual contexts. We introduce a novel method that reduces these biases through explicit structural abstraction that transforms syllogisms into canonical logical representations and applies deterministic parsing to determine validity. Evaluated on the SemEval-2026 Task 11 multilingual benchmark, our approach achieves top-5 rankings across all subtasks while substantially reducing content effects and offering a competitive alternative to complex fine-tuning or activation-level interventions.