Apr, 2022

DISK：基于领域约束的数学问题实例草图生成

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TL;DR本文提出了一种基于神经网络的数学文字问题生成模型，该模型利用领域知识检索最符合实际的 MWP 实例，并通过构建 Quantity Cell 图与方程编码器相互作用，提高 MWP 的文本衔接。实验结果表明，该模型在自动评估指标和人工评估指标方面均取得了令人瞩目的性能。
math word problemneural modelquantity cell graphequation encoderautomatic evaluation metrics
发现论文，激发创造
  • 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

  • 数学单词问题生成与数学一致性及问题背景约束

    本文提出了一种新颖的数学语文问题生成方法，该方法结合了预训练的语言模型和上下文关键词选择模型，以提高所生成的数学语文问题的语言质量；而使用数学公式一致性约束来提高所生成的数学语文问题的数学有效性。经过大量的定量和定性实验，我们的方法相比各种基线方法都具有更好的性能。

    Sep, 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

  • 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

  • 通过生成问题语句的语言变体来求解数学应用题

    该论文提出了一种用于解决数学问题的框架，该框架基于生成问题文本的语言变体，利用 DeBERTa 编码器构建解决方案表达式，通过对每个变体问题进行求解并选出获得大多数选票的预测表达式来改善数学推理和模型的鲁棒性。

    Jun, 2023

  • 利用细分至粗分的抽象和推理方法解决数学应用问题

    本文提出一种 fine-to-coarse 建模方法来解决数学单词问题，通过迭代地组合低级操作数以预测高级操作符来抽象问题并从底向上推理解决运算符，从而更好地捕捉本地细粒度信息和全局逻辑结构。使用 Math23k 和 SVAMP 数据集进行的广泛评估证明了我们方法的准确性和鲁棒性。

    May, 2022

  • 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

  • 可解释的数学问题解决方案生成：通过逐步规划

    该研究提出了一种基于逐步规划的中间解决方案生成方法，通过预测所需的数学运算并引导语言模型生成来解决数学单词问题，并在人类评估和自动度量标准上提高了解决方案的准确性和可解释性。

    Jun, 2023

  • 类比学习：数学应用问题中多元化问题生成

    本文提出了一种通过生成多样性问题 / 方程式来解决数学应用问题的方法，并通过新的 MWP 数据集展示了它的有效性。

    Jun, 2023

  • 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