論文の概要: Practice Makes a Solver Perfect: Data Augmentation for Math Word Problem Solvers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.00177v1
• Date: Sat, 30 Apr 2022 06:23:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-05 07:16:25.074167
• Title: Practice Makes a Solver Perfect: Data Augmentation for Math Word Problem Solvers
• Title（参考訳）: 実践によって解法が完璧になる: 数学の単語問題を解くためのデータ拡張
• Authors: Vivek Kumar, Rishabh Maheshwary, Vikram Pudi
• Abstract要約: 既存の数学語問題(MWP)は、ベンチマークデータセットで高い精度を達成している。 以前の研究では、そのような解法は一般化が良くなく、高い性能を達成するために表面的な方法に依存していることが示されている。 既存のデータセットのサイズを5倍に増やすために,いくつかのデータ拡張手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.64291139163626
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Existing Math Word Problem (MWP) solvers have achieved high accuracy on benchmark datasets. However, prior works have shown that such solvers do not generalize well and rely on superficial cues to achieve high performance. In this paper, we first conduct experiments to showcase that this behaviour is mainly associated with the limited size and diversity present in existing MWP datasets. Next, we propose several data augmentation techniques broadly categorized into Substitution and Paraphrasing based methods. By deploying these methods we increase the size of existing datasets by five folds. Extensive experiments on two benchmark datasets across three state-of-the-art MWP solvers show that proposed methods increase the generalization and robustness of existing solvers. On average, proposed methods significantly increase the state-of-the-art results by over five percentage points on benchmark datasets. Further, the solvers trained on the augmented dataset perform comparatively better on the challenge test set. We also show the effectiveness of proposed techniques through ablation studies and verify the quality of augmented samples through human evaluation.
• Abstract（参考訳）: 既存の数学語問題(MWP)は、ベンチマークデータセットで高い精度を達成している。 しかし、先行研究はそのような解法がうまく一般化せず、高パフォーマンスを達成するために表面的手がかりに頼っていることを示してきた。 本稿では,この動作が,既存のMWPデータセットに存在する限られたサイズと多様性に主に関連していることを示す実験を行う。 次に,置換法とパラフレージング法に大別されるデータ拡張手法を提案する。 これらのメソッドをデプロイすることで、既存のデータセットのサイズを5倍に増やします。 3つの最先端mwpソルバにおける2つのベンチマークデータセットの広範な実験は、提案手法が既存のソルバの一般化と堅牢性を高めることを示している。 提案手法は平均して,ベンチマークデータセットにおいて,最先端の結果を5ポイント以上向上させる。 さらに、拡張データセットでトレーニングされたソルバは、チャレンジテストセットにおいて比較良く動作する。 また,提案手法のアブレーション実験による有効性を示し,人体評価による拡張試料の品質検証を行った。

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