論文の概要: Learning by Fixing: Solving Math Word Problems with Weak Supervision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.10582v1
• Date: Sat, 19 Dec 2020 03:10:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-01 11:18:35.737270
• Title: Learning by Fixing: Solving Math Word Problems with Weak Supervision
• Title（参考訳）: 修正による学習:弱い監督で数学の単語問題を解決する
• Authors: Yining Hong, Qing Li, Daniel Ciao, Siyuan Haung, Song-Chun Zhu
• Abstract要約: 数学用語問題(mwps)の従来のニューラルネットワークソルバは、完全な監視によって学習され、多様なソリューションを生み出すことができない。 MWPを学習するためのテキスト弱教師付きパラダイムを提案する。 この手法は最終回答のアノテーションのみを必要とし、単一の問題に対して様々な解決策を生成できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.62896781438694
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Previous neural solvers of math word problems (MWPs) are learned with full supervision and fail to generate diverse solutions. In this paper, we address this issue by introducing a \textit{weakly-supervised} paradigm for learning MWPs. Our method only requires the annotations of the final answers and can generate various solutions for a single problem. To boost weakly-supervised learning, we propose a novel \textit{learning-by-fixing} (LBF) framework, which corrects the misperceptions of the neural network via symbolic reasoning. Specifically, for an incorrect solution tree generated by the neural network, the \textit{fixing} mechanism propagates the error from the root node to the leaf nodes and infers the most probable fix that can be executed to get the desired answer. To generate more diverse solutions, \textit{tree regularization} is applied to guide the efficient shrinkage and exploration of the solution space, and a \textit{memory buffer} is designed to track and save the discovered various fixes for each problem. Experimental results on the Math23K dataset show the proposed LBF framework significantly outperforms reinforcement learning baselines in weakly-supervised learning. Furthermore, it achieves comparable top-1 and much better top-3/5 answer accuracies than fully-supervised methods, demonstrating its strength in producing diverse solutions.
• Abstract（参考訳）: 数学用語問題(mwps)の従来のニューラルネットワークソルバは、完全な監視によって学習され、多様なソリューションを生み出すことができない。 本稿では,MWPを学習するための‘textit{weakly-supervised} パラダイムを導入することでこの問題に対処する。 この手法は最終回答のアノテーションのみを必要とし、単一の問題に対して様々な解決策を生成できる。 弱い教師付き学習を促進するために,シンボリック推論によるニューラルネットワークの誤認識を補正する新しい \textit{learning-by-fixing} (lbf) フレームワークを提案する。 具体的には、ニューラルネットワークによって生成された誤った解木に対して、‘textit{fixing} メカニズムは、ルートノードから葉ノードへのエラーを伝搬し、最も確率の高い修正を推測して、所望の回答を得る。 より多様なソリューションを生成するために、ソリューション空間の効率的な縮小と探索を導くために \textit{tree regularization} が適用され、各問題で発見された様々な修正を追跡し保存する \textit{memory buffer} が設計されている。 Math23Kデータセットによる実験結果から,提案したLBFフレームワークは,弱教師付き学習における強化学習ベースラインを著しく上回ることがわかった。 さらに、完全な教師付き手法よりも優れたトップ1とトップ3/5の回答精度を実現し、多様なソリューションを生み出す上での強みを示している。

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