論文の概要: DISK: Domain-constrained Instance Sketch for Math Word Problem Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.04686v1
• Date: Sun, 10 Apr 2022 13:54:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-12 15:43:23.927953
• Title: DISK: Domain-constrained Instance Sketch for Math Word Problem Generation
• Title（参考訳）: DISK: 単語問題生成のためのドメイン制約付きインスタンススケッチ
• Authors: Tianyang Cao, Shuang Zeng, Xiaodan Xu, Mairgup Mansur, Baobao Chang
• Abstract要約: 数学語問題 (MWP) は、数学方程式の基礎となる論理を反映したコヒーレントな物語である。 従来の方法は、主に柔軟性のない事前定義されたテンプレートに基づいてMWPテキストを生成する。 本稿では,数学式からMWPテキストを生成するニューラルネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.045655800225436
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: A math word problem (MWP) is a coherent narrative which reflects the underlying logic of math equations. Successful MWP generation can automate the writing of mathematics questions. Previous methods mainly generate MWP text based on inflexible pre-defined templates. In this paper, we propose a neural model for generating MWP text from math equations. Firstly, we incorporate a matching model conditioned on the domain knowledge to retrieve a MWP instance which is most consistent with the ground-truth, where the domain is a latent variable extracted with a domain summarizer. Secondly, by constructing a Quantity Cell Graph (QCG) from the retrieved MWP instance and reasoning over it, we improve the model's comprehension of real-world scenarios and derive a domain-constrained instance sketch to guide the generation. Besides, the QCG also interacts with the equation encoder to enhance the alignment between math tokens (e.g., quantities and variables) and MWP text. Experiments and empirical analysis on educational MWP set show that our model achieves impressive performance in both automatic evaluation metrics and human evaluation metrics.
• Abstract（参考訳）: 数学語問題 (MWP) は、数学方程式の基礎となる論理を反映したコヒーレントな物語である。 成功したMWP生成は数学問題の記述を自動化することができる。 以前の手法では、主に非フレキシブルな事前定義テンプレートに基づいたmwpテキストを生成する。 本稿では,数学方程式からmwpテキストを生成するためのニューラルモデルを提案する。 まず、ドメイン知識に基づいて条件付けられたマッチングモデルを取り込んで、ドメインがドメイン要約器で抽出された潜在変数である基底と最も一致するmwpインスタンスを取得する。 次に,検索したMWPインスタンスからQCG(Quantity Cell Graph)を構築することにより,実世界のシナリオの理解を改善し,ドメイン制約のあるインスタンススケッチを導出して生成を誘導する。 さらに、qcgは方程式エンコーダと相互作用し、数学のトークン(量や変数など)とmwpテキストのアライメントを強化する。 教育用MWPセットの実験と実証分析により,自動評価指標と人的評価指標の両方において,本モデルが優れた性能を発揮することが示された。

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