في الآونة الأخيرة، حققت نماذج اللغة (LMS) أداء كبيرا في العديد من مهام NLU، التي حفزت اهتماما واسع النطاق للتطبيقات المحتملة في المجال العلمي والاجتماعي.ومع ذلك، واجهت LMS الكثير من الانتقاد لما إذا كانت قادرة حقا على التفكير في NLU.في هذا العمل، نقترح طريقة تشخيصية للمنطق المنطقي من الدرجة الأولى (FOL) مع معيار جديد مقترح، Logicnli.Logicnli عبارة عن مجموعة بيانات ذات طراز NLI الذي تم تنشيطه بشكل فعال من مستهدف فولت المستهدف من استنتاج المنطقي ويمكن استخدامه لتشخيص LMS من أربعة وجهات نظر: الدقة والمتانة والتعميم والتفسيرية.كشفت تجارب على بيرت وروبرتا و XLNET، عن نقاط الضعف في هؤلاء LMS بشأن التفكير فول، مما يحفز الاستكشاف المستقبلي لتعزيز قدرة المنطق.