論文の概要: A Weakly Supervised Model for Solving Math word Problems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.06722v1
- Date: Wed, 14 Apr 2021 09:25:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-15 13:35:00.414436
- Title: A Weakly Supervised Model for Solving Math word Problems
- Title（参考訳）: 数学用語問題を解くための弱教師付きモデル
- Authors: Oishik Chatterjee, Aashish Waikar, Vishwajeet Kumar, Ganesh
Ramakrishnan, Kavi Arya
- Abstract要約: 最終的な解答のみを監督として要求し, 数学的単語問題を解決するための弱監督モデルを提案する。
提案手法は標準のMath23Kデータセット上で56.0の精度を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.50483322483309
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Solving math word problems (MWPs) is an important and challenging problem in
natural language processing. Existing approaches to solve MWPs require full
supervision in the form of intermediate equations. However, labeling every math
word problem with its corresponding equations is a time-consuming and expensive
task. In order to address this challenge of equation annotation, we propose a
weakly supervised model for solving math word problems by requiring only the
final answer as supervision. We approach this problem by first learning to
generate the equation using the problem description and the final answer, which
we then use to train a supervised MWP solver. We propose and compare various
weakly supervised techniques to learn to generate equations directly from the
problem description and answer. Through extensive experiment, we demonstrate
that even without using equations for supervision, our approach achieves an
accuracy of 56.0 on the standard Math23K dataset. We also curate and release a
new dataset for MWPs in English consisting of 10227 instances suitable for
training weakly supervised models.
- Abstract（参考訳）: 数学語問題(MWP)の解法は自然言語処理において重要かつ困難な問題である。
mwp を解く既存のアプローチは、中間方程式の形で完全な監視を必要とする。
しかし、全ての数学用語問題を対応する方程式でラベル付けすることは、時間と費用のかかる作業である。
この方程式アノテーションの課題に対処するために,最終回答のみを監督として必要とすることで,数学用語問題を解くための弱教師付きモデルを提案する。
本稿では,まず問題記述と最終解法を用いて方程式を生成することでこの問題にアプローチし,教師付きMWPソルバを訓練する。
本稿では,問題記述と解答から直接方程式を生成することを学ぶために,様々な弱教師付き手法を提案し,比較する。
広範な実験を通じて,本手法が標準の math23k データセット上で 56.0 の精度を達成することを実証した。
また、弱教師付きモデルのトレーニングに適した10227インスタンスからなるMWPの新しいデータセットを英語でキュレートしてリリースする。
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