Proof-checking mathematical texts in controlled natural language

The research conducted for this thesis has been guided by the vision of a computer program that could check the correctness of mathematical proofs written in the language found in mathematical textbooks. Given that reliable processing of unrestricted natural language input is out of the reach of current technology, we focused on the attainable goal of using a controlled natural language (a subset of a natural language defined through a formal grammar) as input language to such a program. We have developed a prototype of such a computer program, the Naproche system. This thesis is centered around the novel logical and linguistic theory needed for defining and motivating the controlled natural language and the proof checking algorithm of the Naproche system. This theory provides means for bridging the wide gap between natural and formal mathematical proofs. We explain how our system makes use of and extends existing linguistic formalisms in order to analyse the peculiarities of the language of mathematics. In this regard, we describe a phenomenon of this language previously not described by other logicians or linguists, the implicit dynamic function introduction, exemplified by constructs of the form "for every x there is an f(x) such that ...". We show how this function introduction can lead to a paradox analogous to Russell's paradox. To tackle this problem, we developed a novel foundational theory of functions called Ackermann-like Function Theory, which is equiconsistent to ZFC (Zermelo-Fraenkel set theory with the Axiom of Choice) and can be used for imposing limitations to implicit dynamic function introduction in order to avoid this paradox. We give a formal account of implicit dynamic function introduction by extending Dynamic Predicate Logic, a formalism developed by linguists to account for the dynamic nature of natural language quantification, to a novel formalism called Higher-Order Dynamic Predicate Logic, whose semantics is based on Ackermann-like Function Theory. Higher-Order Dynamic Predicate Logic also includes a formal account of the linguistic theory of presuppositions, which we use for clarifying and formally modelling the usage of potentially undefined terms (e.g. 1/x, which is undefined for x=0) and of definite descriptions (e.g. "the even prime number") in the language of mathematics. The semantics of the controlled natural language is defined through a translation from the controlled natural language into an extension of Higher-Order Dynamic Predicate Logic called Proof Text Logic. Proof Text Logic extends Higher-Order Dynamic Predicate Logic in two respects, which make it suitable for representing the content of mathematical texts: It contains features for representing complete texts rather than single assertions, and instead of being based on Ackermann-like Function Theory, it is based on a richer foundational theory called Class-Map-Tuple-Number Theory, which does not only have maps/functions, but also classes/sets, tuples, numbers and Booleans as primitives. The proof checking algorithm checks the deductive correctness of proof texts written in the controlled natural language of the Naproche system. Since the semantics of the controlled natural language is defined through a translation into the Proof Text Logic formalism, the proof checking algorithm is defined on Proof Text Logic input. The algorithm makes use of automated theorem provers for checking the correctness of single proof steps. In this way, the proof steps in the input text do not need to be as fine-grained as in formal proof calculi, but may contain several reasoning steps at once, just as is usual in natural mathematical texts. The proof checking algorithm has to recognize implicit dynamic function introductions in the input text and has to take care of presuppositions of mathematical statements according to the principles of the formal account of presuppositions mentioned above. We prove two soundness and two completeness theorems for the proof checking algorithm: In each case one theorem compares the algorithm to the semantics of Proof Text Logic and one theorem compares it to the semantics of standard first-order predicate logic. As a case study for the theory developed in the thesis, we illustrate the working of the Naproche system on a controlled natural language adaptation of the beginning of Edmund Landau's Grundlagen der Analysis.Beweisprüfung mathematischer Texte in kontrollierter natürlicher Sprache Die Forschung, die für diese Dissertation durchgeführt wurde, basiert auf der Vision eines Computerprogramms, das die Korrektheit von mathematischen Beweisen, die in der gewöhnlichen mathematischen Fachsprache verfasst sind, überprüfen kann. Da die zuverlässige automatische Bearbeitung von uneingeschränktem natürlich-sprachlichen Input außer Reichweite der gegenwärtigen Technologie ist, haben wir uns auf das erreichbare Ziel fokussiert, eine kontrollierte natürliche Sprache (eine Teilmenge der natürlichen Sprache, die durch eine formale Grammatik definiert ist) als Eingabesprache für ein solches Programm zu verwenden. Wir haben einen Prototypen eines solchen Computerprogramms, das Naproche-System, entwickelt. Die vorliegende Dissertation beschreibt die neuartigen logischen und linguistischen Theorien, die benötigt werden, um die kontrollierte natürliche Sprache und den Beweisprüfungs-Algorithmus des Naproche-Systems zu definieren und zu motivieren. Diese Theorien stellen Methoden zu Verfügung, die dazu verwendet werden können, die weite Kluft zwischen natürlichen und formalen mathematischen Beweisen zu überbrücken. Wir erklären, wie unser System existierende linguistische Formalismen verwendet und erweitert, um die Besonderheiten der mathematischen Fachsprache zu analysieren. In diesem Zusammenhang beschreiben wir ein Phänomen dieser Fachsprache, das bisher von Logikern und Linguisten nicht beschrieben wurde – die implizite dynamische Funktionseinführung, die durch Konstruktionen der vorm "für jedes x gibt es ein f(x), so dass ..." veranschaulicht werden kann. Wir zeigen, wie diese Funktionseinführung zu einer der Russellschen analogen Antinomie führt. Um dieses Problem zu lösen, haben wir eine neuartige Grundlagentheorie für Funktionen entwickelt, die Ackermann-artige Funktionstheorie, die äquikonsistent zu ZFC (Zermelo-Fraenkel-Mengenlehre mit Auswahlaxiom) ist und verwendet werden kann, um der impliziten dynamischen Funktionseinführung Grenzen zu setzen, die zur Vermeidung dieser Antinomie führen. Wir beschreiben die implizite dynamische Funktionseinführung formal, indem wir die Dynamische Prädikatenlogik – ein Formalismus, der von Linguisten entwickelt wurde, um die dynamischen Eigenschaften der natürlich-sprachlichen Quantifizierung zu erfassen – zur Dynamischen Prädikatenlogik Höherer Stufe erweitern, deren Semantik auf der Ackermann-artigen Funktionstheorie basiert. Die Dynamische Prädikatenlogik Höherer Stufe formalisiert auch die linguistische Theorie der Präsuppositionen, die wir verwenden, um den Gebrauch potentiell undefinierter Terme (z.B. der Term 1/x, der für x=0 undefiniert ist) und bestimmter Kennzeichnungen (z.B. "die gerade Primzahl") in der mathematischen Fachsprache zu modellieren. Die Semantik der kontrollierten natürlichen Sprache wird definiert durch eine Übersetzung dieser in eine Erweiterung der Dynamischen Prädikatenlogik Höherer Stufe mit der Bezeichnung Beweistext-Logik. Die Beweistext-Logik erweitert die Dynamische Prädikatenlogik Höherer Stufe in zwei Hinsichten: Sie stellt Funktionalitäten für die Repräsentation von vollständigen Texten, und nicht nur von Einzelaussagen, zur Verfügung, und anstatt auf der Ackermann-artigen Funktionstheorie zu basieren, basiert sie auf einer reichhaltigeren Grundlagentheorie – der Klassen-Abbildungs-Tupel-Zahlen-Theorie, die neben Abbildungen/Funktionen auch noch Klassen/Mengen, Tupel, Zahlen und boolesche Werte als Grundobjekte zur Verfügung stellt. Der Beweisprüfungs-Algorithmus prüft die deduktive Korrektheit von Beweistexten, die in der kontrollierten natürlichen Sprache des Naproche-Systems verfasst sind. Da die Semantik dieser kontrollierten natürlichen Sprache durch eine Übersetzung in die Beweistext-Logik definiert ist, ist der Beweisprüfungs-Algorithmus für Beweistext-Logik-Input definiert. Der Algorithmus verwendet automatische Beweiser für die Überprüfung einzelner Beweisschritte. Dadurch müssen die Beweisschritte in dem Eingabetext nicht so kleinschrittig sein wie in formalen Beweiskalkülen, sondern können mehrere Deduktionsschritte zu einem Schritt vereinen, so wie dies auch in natürlichen mathematischen Texten üblich ist. Der Beweisprüfungs-Algorithmus muss die impliziten Funktionseinführungen im Eingabetext erkennen und Präsuppositionen von mathematischen Aussagen auf Grundlage der oben erwähnten Präsuppositionstheorie behandeln. Wir beweisen zwei Korrektheits- und zwei Vollständigkeitssätze für den Beweisprüfungs-Algorithmus: Jeweils einer dieser Sätze vergleicht den Algorithmus mit der Semantik der Beweistext-Logik und jeweils einer mit der Semantik der üblichen Prädikatenlogik erster Stufe. Als Fallstudie für die in dieser Dissertation entwickelte Theorie veranschaulichen wir die Funktionsweise des Naproche-Systems an einem an die kontrollierte natürliche Sprache angepassten Anfangsabschnitt von Edmund Landaus Grundlagen der Analysis

The Naproche system: Proof-checking mathematical texts in controlled natural language

The Naproche system is a system for linguistically analysing and proof-checking mathematical texts written in a controlled natural language, i.e. a subset of the usual natural language of mathematical texts defined through a formal grammar. This paper gives an overview over the linguistic and logical techniques developed for the Naproche system. Special attention is given to the dynamic nature of quantification in natural language, to the phenomenon of implicit function introduction in mathematical texts, and to the usage of definitions for dynamically extending the language of a mathematical text

A Natural Formalization of the Mutilated Checkerboard Problem in Naproche

Naproche is an emerging natural proof assistant that accepts input in a controlled natural language for mathematics, which we have integrated with LaTeX for ease of learning and to quickly produce high-quality typeset documents. We present a self-contained formalization of the Mutilated Checkerboard Problem in Naproche, following a proof sketch by John McCarthy. The formalization is embedded in detailed literate style comments. We also briefly describe the Naproche approach

Proceedings of the Conference on Natural Language Processing 2010

This book contains state-of-the-art contributions to the 10th conference on Natural Language Processing, KONVENS 2010 (Konferenz zur Verarbeitung natürlicher Sprache), with a focus on semantic processing. The KONVENS in general aims at offering a broad perspective on current research and developments within the interdisciplinary field of natural language processing. The central theme draws specific attention towards addressing linguistic aspects ofmeaning, covering deep as well as shallow approaches to semantic processing. The contributions address both knowledgebased and data-driven methods for modelling and acquiring semantic information, and discuss the role of semantic information in applications of language technology. The articles demonstrate the importance of semantic processing, and present novel and creative approaches to natural language processing in general. Some contributions put their focus on developing and improving NLP systems for tasks like Named Entity Recognition or Word Sense Disambiguation, or focus on semantic knowledge acquisition and exploitation with respect to collaboratively built ressources, or harvesting semantic information in virtual games. Others are set within the context of real-world applications, such as Authoring Aids, Text Summarisation and Information Retrieval. The collection highlights the importance of semantic processing for different areas and applications in Natural Language Processing, and provides the reader with an overview of current research in this field

Hammering towards QED

This paper surveys the emerging methods to automate reasoning over large libraries developed with formal proof assistants. We call these methods hammers. They give the authors of formal proofs a strong “one-stroke” tool for discharging difficult lemmas without the need for careful and detailed manual programming of proof search. The main ingredients underlying this approach are efficient automatic theorem provers that can cope with hundreds of axioms, suitable translations of the proof assistant’s logic to the logic of the automatic provers, heuristic and learning methods that select relevant facts from large libraries, and methods that reconstruct the automatically found proofs inside the proof assistants. We outline the history of these methods, explain the main issues and techniques, and show their strength on several large benchmarks. We also discuss the relation of this technology to the QED Manifesto and consider its implications for QED-like efforts.Blanchette’s Sledgehammer research was supported by the Deutsche Forschungs- gemeinschaft projects Quis Custodiet (grants NI 491/11-1 and NI 491/11-2) and Hardening the Hammer (grant NI 491/14-1). Kaliszyk is supported by the Austrian Science Fund (FWF) grant P26201. Sledgehammer was originally supported by the UK’s Engineering and Physical Sciences Research Council (grant GR/S57198/01). Urban’s work was supported by the Marie-Curie Outgoing International Fellowship project AUTOKNOMATH (grant MOIF-CT-2005-21875) and by the Netherlands Organisation for Scientific Research (NWO) project Knowledge-based Automated Reasoning (grant 612.001.208).This is the final published version. It first appeared at http://jfr.unibo.it/article/view/4593/5730?acceptCookies=1

Automated Deduction – CADE 28

This open access book constitutes the proceeding of the 28th International Conference on Automated Deduction, CADE 28, held virtually in July 2021. The 29 full papers and 7 system descriptions presented together with 2 invited papers were carefully reviewed and selected from 76 submissions. CADE is the major forum for the presentation of research in all aspects of automated deduction, including foundations, applications, implementations, and practical experience. The papers are organized in the following topics: Logical foundations; theory and principles; implementation and application; ATP and AI; and system descriptions