論文の概要: Math Word Problem Generation with Mathematical Consistency and Problem Context Constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.04546v1
• Date: Thu, 9 Sep 2021 20:24:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-13 13:37:04.903958
• Title: Math Word Problem Generation with Mathematical Consistency and Problem Context Constraints
• Title（参考訳）: 数学的一貫性と問題コンテキスト制約を用いた数学語問題生成
• Authors: Zichao Wang, Andrew S. Lan, Richard G. Baraniuk
• Abstract要約: 算数方程式を与えられた算術演算語問題(MWP)を生成する問題について検討する。 既存のアプローチは、数学的に無効あるいは不満足な言語品質を持つMWPを生成する傾向がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.493809561634386
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study the problem of generating arithmetic math word problems (MWPs) given a math equation that specifies the mathematical computation and a context that specifies the problem scenario. Existing approaches are prone to generating MWPs that are either mathematically invalid or have unsatisfactory language quality. They also either ignore the context or require manual specification of a problem template, which compromises the diversity of the generated MWPs. In this paper, we develop a novel MWP generation approach that leverages i) pre-trained language models and a context keyword selection model to improve the language quality of the generated MWPs and ii) an equation consistency constraint for math equations to improve the mathematical validity of the generated MWPs. Extensive quantitative and qualitative experiments on three real-world MWP datasets demonstrate the superior performance of our approach compared to various baselines.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,数学計算を規定する数学方程式と問題シナリオを規定する文脈を与えられた算術演算語問題(MWP)を生成する問題について検討する。 既存のアプローチは、数学的に無効か不満足な言語品質を持つMWPを生成する傾向がある。 また、コンテキストを無視したり、生成したmwpの多様性を損なう問題テンプレートの手動仕様を必要としたりします。 本稿では,新しいMWP生成手法を提案する。 一 生成したmwpの言語品質を向上させるための事前学習された言語モデル及び文脈キーワード選択モデル 二 生成したMWPの数学的妥当性を向上させるための数学方程式の整合性制約 3つの実世界のMWPデータセットに対する大規模定量的および定性的実験は、様々なベースラインと比較して、我々のアプローチの優れた性能を示している。

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