从混合机理—数据驱动建模走向神经符号人工智能：是什么、为什么及如何实现

arXiv:2607.22811提出Hybrid-to-NeSy（H2N）框架，将混合模型中的机理知识映射到语言侧、学习模块映射到信念侧，并把有效域与约束置于逻辑侧。论文据此定义结构违反率（SVR）和信念离散度（BD），用于衡量机理遵循程度与机理部分的认识不确定性，并在含噪二分类及结构分布偏移案例中进行验证。