本文介绍了一种新的自动解决算术词问题的方法，它是第一种能够处理多步骤和多操作算术问题的算法方法，不依赖于附加的注释或预定义的模板。作者提出了一种表达式树的理论，可以用于表示和评估目标算术表达式，并将其唯一分解为多个分类问题；然后，作者采用受限推理框架将这些问题组合成表达式树，并通过 “数量模式” 提升模型表现，实验结果表明，该方法在算术词问题的基准数据集上实现了业界领先的性能。

Aug, 2016

本文提出了一个神经网络模型，基于编码器 - 解码器框架，利用自然语言理解桥接语义世界和符号世界，自动解决数学应用问题，并在 Math23K 数据集上验证模型的有效性。

Nov, 2018

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

本文探讨了将自然语言描述的概念转换成数学表达式的声明性规则，并提出了一种将此类声明性知识纳入解决数学问题的框架。通过学习如何选择与解决方案表达式的每个操作相关的声明性知识，实现了将算术单词问题文本映射到数学表达式，同时支持答案表达式的可解释性。实验评估表明，基于领域知识的求解器优于其他所有系统，并且在训练数据与测试数据偏向不同的实际情况下更具有普适性。

Dec, 2017

该论文介绍了一种新方法 Quantity Tagger，用于解决算术问题，通过对数量打标签以自动发现隐藏的数学关系，进而生成方程以寻找解，并在两个数据集上相比之前的方法，分别取得了 5 和 8 点的准确率改进。

Aug, 2019

通过将大型语言模型与外部符号求解器相结合，我们提出了一种能够将单词问题逐步规范化为一组变量和方程的方法，并使用符号求解器解决问题，相较于 PAL 在解决代数类问题上性能提升了 20%。

Apr, 2023

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

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

本文提出了一种将小学代数单词问题转化为正式语言 A-IMP 的程序的流程，使用自然语言处理工具将问题分解成句子片段，然后按照头动词和句子结构将函数分类，在文本中提取函数签名和参数，使用依赖解析，取得了整个流程的可用实现。

Mar, 2020

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