Sep, 2021

MWPToolkit: 基于深度学习的数学问题求解器的开源框架

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TL;DR本文介绍了 MWPToolkit，这是第一个解决 MWPs 的开源框架，其中将现有 MWP 求解器的过程分解为多个核心组件，并将它们的模型解耦为可重用的模块，提供了一个超参数搜索功能来提高性能，并在 4 个广泛使用的单方程产生基准和 2 个多方程产生基准上，实现并比较了 17 个 MWP 求解器，这些功能使得 MWPToolkit 适合研究人员快速复现先进的基线模型并开发新的 MWP 求解器。
发现论文，激发创造
  • 提升神经数学问题求解器的技术

    该研究提出了一种基于编码器 - 解码器的模型，完全利用问题文本并保留逐步的交换律，以产生无论数量的排列方式如何都具有不变性的表达式嵌入，并进一步对问题文本进行编码以指导解码过程，可以提高数学问题自动求解程序的性能。

    Feb, 2023

  • 自然语言处理模型真的能够解决简单的数学问题吗？

    该研究分析了现有的 NLP 求解器在解决低年级英语数学问题时的表现，指出现有求解器主要依赖于表面浅显的启发式策略。同时，研究提出了一个挑战数据集 SVAMP，并证明当前最优模型的表现还有很大的提升空间。

    Mar, 2021

  • 生成和排序：处理数学问题的多任务框架

    文章提出了一种基于预训练语言模型的多任务框架 Generate & Rank，该框架采用生成和排名的方法，在生成数学表达式的同时实现了决定正确和错误表达式等级的新的排名任务。结果表明，该方法在公共基准数据集中表现出色，比现有方法提升了 7% 的性能。

    Sep, 2021

  • 消除解题偏差的无偏数学问题基准

    本篇论文提出解决当前数学应用问题（Math Word Problem，MWP）数据偏见问题的方法：构建了一个去除偏见的新数据集 UnbiasedMWP，同时我们提出了一种名为 Dynamic Target Selection 的动态目标选择策略来缓解学习偏差问题，两种方法都取得了良好的实验效果并成为解决 MWP 的有趣基准。

    May, 2022

  • 通过解决方案多样性泛化数学应用题求解器

    本研究提出了一种新的数学词问题求解器训练框架，通过引入解决方案缓冲区和解决方案鉴别器，设计了一种能够鼓励训练数据多样性的缓冲区，并控制缓冲区解决方案的质量，从而有效地提高了各种 Seq2Seq MWP 求解器的性能。

    Dec, 2022

  • 使用预训练多语言语言模型研究数学问题

    本文探讨了跨语言和多语言下的数学应用问题，使用预训练的多语言模型构建模型，并使用序列到序列模型进行求解。通过比较跨语言和多语言场景下数学应用问题的求解情况，表明将模型迁移到不同的语言上可能会导致性能下降，但如果问题类型存在于源语言和目标语言中，则其性能可以得到完善提升。

    May, 2021

  • 自然语言处理模型在初等数学中为何犯错？ 基于深度学习的解决数学应用题的调查

    本研究论文从近十年开始，对自动解决数学单词问题的算法进行了批判性评估和未来研究规划，主要关键词为数学单词问题、算法、深度学习模型、数据集设计和研究。

    May, 2022

  • 基于常识知识图谱和方程式的数学应用题生成

    本研究提出了一种通过神经网络模型从常识知识图谱和方程式中生成多样化数学单词问题的方法，并在教育评估方面表现出优越性，其中自规划模块实现了方程和常识知识信息的自动融合。

    Oct, 2020

  • 解决数学应用题的弱监督模型

    通过只需要问题答案进行监督，我们提出了一种弱监督模型来解决数学应用问题，我们首先学习使用问题描述和最终答案生成公式，然后使用生成的公式来训练一个有监督的数学应用问题求解器。

    Apr, 2021

  • 语义解析的瓶颈：自动数学题解决方案的调查

    该研究探讨了自动解决数学问题的挑战，包括语言和逻辑之间的语义鸿沟，综述了将人工智能用于代数和几何问题的主要技术及其性能，并探讨未来的研究方向。

    Aug, 2018