본 연구는 복잡한 법률의 법규 불일치를 결정론적으로 감지하는 하이브리드 신경 기호 프레임워크를 소개합니다. 미국 내국세법(IRC)을 사례 연구로 사용하여, 대규모 언어 모델(LLM)과 기호 논리를 결합하여 불일치 조항을 감지하는 솔루션을 제시합니다. GPT-4o, GPT-5 및 Prolog를 사용한 실험을 통해, GPT-4o를 사용하여 Section 121을 Prolog 규칙으로 변환하고, Prolog 증강 프롬프팅이 GPT-4o의 불일치 감지를 향상시키는지를 테스트했습니다. 하이브리드 Prolog 모델은 결정론적이고 재현 가능한 결과를 생성했으며, GPT-5를 통해 정교화하여 IRC 섹션의 경쟁적인 해석을 형식화하고 불일치 영역을 성공적으로 감지했습니다.
