May, 2022

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

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 走向可行的数学推理：解决数学应用题的挑战、策略和机遇

    研究了解决自然语言描述的数学问题的非神经和神经方法，并突出了这些方法具有可泛化、数学合理、可解释和可解释的能力，提出使用外部知识和知识渗透学习的需求和机会。

    Oct, 2021

  • 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

  • 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

  • 数学阅读理解题为何对语言学习者具挑战性？

    本文研究了大型语言模型在数学问题中面临的挑战，通过对数学问题的语言和数学特征进行深入分析，并训练基于特征的分类器来理解各个特征对数学问题整体难度的影响，并探讨这是否有助于预测大型语言模型在特定类别的数学问题中的表现。

    Mar, 2024

  • 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

  • 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

  • 寻求模式，而非单纯记忆过程：对比学习解决数学问题

    本文提出一种对数学文字问题解决方案的改进方法，通过对原型方程进行比对学习，训练神经网络识别相似原型的问题，并在中英文数据集上取得了大幅提升的表现。

    Oct, 2021

  • 数学单词问题解题器的解释

    基于神经网络的自动数学问题求解器在解决算术问题方面成功地达到了 70-80％的准确率，然而研究表明这些求解器可能依赖表面模式得到方程。为了确定数学问题求解器使用哪些信息生成解答，我们移除输入的一部分并测量模型对扰动数据集的表现。结果表明，当给出无意义问题时，即使从输入中删除许多单词，模型也不敏感并仍能找到正确答案。这表明自动求解器并不遵循数学问题的语义逻辑，可能过拟合于特定单词的存在。

    Jul, 2023