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Resumen: a pesar de los avances de los modelos médicos de lenguaje grande en la atención médica, el diagnóstico de enfermedades raras permanece obstaculizada por la profundidad insuficiente de la representación del conocimiento, la comprensión del concepto limitado y el razonamiento clínico restringido.

Resumen: El razonamiento estructurado sobre las entradas del lenguaje natural sigue siendo un desafío central en la inteligencia artificial, ya que requiere cerrar la brecha entre las expresiones lingüísticas no estructuradas y las representaciones lógicas formales.

Resumen: Una gran clase de métodos neurales-simbólicos (NESY) emplea a un alumno de máquinas para procesar las entidades de entrada, al tiempo que depende de un razonador basado en la lógica de primer orden para representar y procesar relaciones más complejas entre las entidades.