형식 언어(formal language)를 자연어(natural language)로 번역하는 것은 NLP(자연어 처리)의 근본적인 과제이며, 의미론적 파싱(semantic parsing), 정리 검증(theorem validation), 질의응답(question answering) 등 다양한 다운스트림 애플리케이션을 구동합니다. 본 연구에서는 합성 1차 논리(FOL) 공식을 생성하고 이를 인간의 자연스러운 표현으로 변환하도록 설계된 신경 기호적(neurosymbolic) 프레임워크인 FOL2NS(First-Order Logic to Natural Sentence)를 소개합니다. 이 프레임워크는 기존 코퍼스(corpora)에서는 거의 포착되지 않는, 다양한 양화사 깊이(quantifier depths, QD)를 가진 깊게 중첩된 구조를 처리합니다. FOL2NS는 규칙 기반 모듈(rule-driven modules)과 미세 조정된 언어 모델(fine-tuned language models)을 결합하여 생성된 샘플의 다양성과 커버리지(coverage)를 향상시킵니다. 실험에서는 문자 수준 분석(character-level analysis)과 전반적인 성능 지표를 통해 프레임워크의 역량을 체계적으로 평가합니다. 실험 결과, FOL2NS는 잘 형성된 템플릿(templates)과 유창한 문장(fluent statements)을 안정적으로 생성할 수 있지만, 구조적 복잡성이 증가함에 따라 정밀한 의미론적 표현(semantic representations)과 자연스러운 생성을 달성하는 데 어려움을 겪는 것으로 나타났습니다.