論文の概要: Seeking Diverse Reasoning Logic: Controlled Equation Expression
Generation for Solving Math Word Problems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.10310v1
- Date: Wed, 21 Sep 2022 12:43:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-22 16:08:24.711147
- Title: Seeking Diverse Reasoning Logic: Controlled Equation Expression
Generation for Solving Math Word Problems
- Title（参考訳）: 逆推論論理の探索:数学語問題を解くための制御方程式表現生成
- Authors: Yibin Shen, Qianying Liu, Zhuoyuan Mao, Zhen Wan, Fei Cheng and Sadao
Kurohashi
- Abstract要約: 本稿では,一組の制御符号を利用してモデルを導出する制御方程式生成解法を提案する。
本手法は, シングル未知 (Math23K) とマルチ未知 (DRAW1K, HMWP) ベンチマークの性能を普遍的に向上させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.62131402402428
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: To solve Math Word Problems, human students leverage diverse reasoning logic
that reaches different possible equation solutions. However, the mainstream
sequence-to-sequence approach of automatic solvers aims to decode a fixed
solution equation supervised by human annotation. In this paper, we propose a
controlled equation generation solver by leveraging a set of control codes to
guide the model to consider certain reasoning logic and decode the
corresponding equations expressions transformed from the human reference. The
empirical results suggest that our method universally improves the performance
on single-unknown (Math23K) and multiple-unknown (DRAW1K, HMWP) benchmarks,
with substantial improvements up to 13.2% accuracy on the challenging
multiple-unknown datasets.
- Abstract（参考訳）: 数学の単語問題を解決するために、人間の学生は様々な方程式解に到達する多様な推論論理を利用する。
しかし,自動解法では,人間の注記によって制御される固定解方程式を解読する手法が主流である。
本稿では,一組の制御符号を利用して,ある推論論理を考察し,人間の参照から変換された対応する方程式表現を復号する制御方程式生成解法を提案する。
実験結果から,本手法は単一未知 (math23k) および複数未知 (draw1k, hmwp) ベンチマークの性能を普遍的に向上し,複数の未知データセットに対して最大13.2%の精度向上が得られた。
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