Investigación · IA · NLP
LTNN
Logical Transformer Neural Network
Red que combina Logical Neural Networks con transformers: máscaras lógicas en atención, razonamiento bidireccional y más explicabilidad en NLP.
Problema
Un transformer estándar no declara restricciones lógicas. En tareas como ambigüedad, KBQA o correferencia, cuesta auditar por qué una atención ignora una regla que el dominio sí tiene.
Enfoque
LTNN (autor: Mauricio Pacheco Lizama) inserta lógica de valores reales y constraints en la atención, con razonamiento bidireccional. El objetivo es que el modelo pueda respetar —y mostrar— estructura lógica, no solo predecir el siguiente token.
Resultado
Proyecto de investigación de código abierto. No inventamos scores de GLUE ni de KBQA; el valor documentado es la arquitectura y el repositorio.
Stack
Python · Transformers · Logical Neural Networks · NLP
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