COMPOSE：从引用和形式结构组合未来定理
计算与语言
2026-05-29 v1
摘要
一个合情合理的未来数学声明必须满足两个约束：它应遵循 prior work 的方向，同时尊重形式依赖关系，这些关系约束了什么可以有效地后续。现有方法通常仅建模其中一个来源，产生的声明要么 weakly grounded，要么缺乏足够的动机。我们提出 grounded future mathematical generation，即使用两个互补的上下文来源为锚点论文生成合情合理的未来类 theorem-like 声明：其科学引用图和对齐的形式 theorem 依赖图。为此，我们提出COMPOSE，一个 dual-graph 框架，对语言模型同时条件化科学引用上下文和形式 theorem 结构。为支持此设置，我们构建了一个包含 108K 对 scientific-formal 图示例的数据集，以及 47K 未来论文的基准（涵盖 2024-2025 年）。实验表明，COMPOSE 在检索真实未来论文方面优于强大基线，并在 LLM-judge 评估下实现最佳整体性能，生成更 grounded、更具数学丰富性的输出。这些结果表明，未来数学生成受益于将科学上下文与形式结构相结合。项目页面地址为https://david-busbib.github.io/COMPOSE-page/。
关键词
引用
@article{arxiv.2605.30333,
title = {COMPOSE: Composing Future Theorems from Citations and Formal Structure},
author = {David Busbib and Michael Werman},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.30333},
year = {2026}
}