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Apr, 2018
基于数据驱动的代数文字问题解决方法
Data-Driven Methods for Solving Algebra Word Problems
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Benjamin Robaidek, Rik Koncel-Kedziorski, Hannaneh Hajishirzi
TL;DR
本研究在大规模数据集上探讨数据驱动的技术来解决数学应用题，发现调整良好的神经方程分类器在这些数据集上的表现优于序列到序列和自我关注等更复杂的模型。虽然完全数据驱动的模型表现出一定的潜力，但语义和世界知识是进一步发展所必需的，这是通过我们的错误分析所表明的。
Abstract
We explore contemporary,
data-driven techniques
for solving
math word problems
over recent large-scale datasets. We show that well-tuned
neural e
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