論文の概要: OLGA : An Ontology and LSTM-based approach for generating Arithmetic Word Problems (AWPs) of transfer type

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.12164v1
• Date: Tue, 22 Nov 2022 10:42:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-23 16:51:39.972935
• Title: OLGA : An Ontology and LSTM-based approach for generating Arithmetic Word Problems (AWPs) of transfer type
• Title（参考訳）: OLGA : 移動型の算術的単語問題(AWP)生成のためのオントロジーとLSTMに基づくアプローチ
• Authors: Suresh Kumar and P Sreenivasa Kumar
• Abstract要約: 算術語問題(AWP)の機械生成は,量や数学的関係を表現する上で困難である。 本稿では,TC型の一貫した単語問題を生成するシステムOLGAを提案する。 我々は以前提案したTC-Ontologyの拡張を用いて問題の整合性を決定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine generation of Arithmetic Word Problems (AWPs) is challenging as they express quantities and mathematical relationships and need to be consistent. ML-solvers require a large annotated training set of consistent problems with language variations. Exploiting domain-knowledge is needed for consistency checking whereas LSTM-based approaches are good for producing text with language variations. Combining these we propose a system, OLGA, to generate consistent word problems of TC (Transfer-Case) type, involving object transfers among agents. Though we provide a dataset of consistent 2-agent TC-problems for training, only about 36% of the outputs of an LSTM-based generator are found consistent. We use an extension of TC-Ontology, proposed by us previously, to determine the consistency of problems. Among the remaining 64%, about 40% have minor errors which we repair using the same ontology. To check consistency and for the repair process, we construct an instance-specific representation (ABox) of an auto-generated problem. We use a sentence classifier and BERT models for this task. The training set for these LMs is problem-texts where sentence-parts are annotated with ontology class-names. As three-agent problems are longer, the percentage of consistent problems generated by an LSTM-based approach drops further. Hence, we propose an ontology-based method that extends consistent 2-agent problems into consistent 3-agent problems. Overall, our approach generates a large number of consistent TC-type AWPs involving 2 or 3 agents. As ABox has all the information of a problem, any annotations can also be generated. Adopting the proposed approach to generate other types of AWPs is interesting future work.
• Abstract（参考訳）: 算術語問題(awps)の機械生成は量と数学的関係を表現し、一貫性を持たなければならないため困難である。 ML-solversは、言語の変化に一貫性のある大量の注釈付きトレーニングセットを必要とする。 整合性チェックにはドメイン知識のエクスプロイトが必要であるが、LSTMベースのアプローチは言語のバリエーションのあるテキストを生成するのに適している。 これらを組み合わせることで、エージェント間のオブジェクト転送を含む、TC型(Transfer-Case)の一貫性のある単語問題を生成するシステムOLGAを提案する。 トレーニング用に一貫した2エージェントTCプロブレムのデータセットを提供するが、LSTMベースのジェネレータの出力の36%しか一貫性がない。 我々は以前提案したTC-Ontologyの拡張を用いて問題の整合性を決定する。 残りの64%のうち約40%は小さなエラーがあり、同じオントロジーを使って修復する。 一貫性と修復プロセスをチェックするため、私たちは自動生成問題のインスタンス固有表現(abox)を構築します。 このタスクには文分類器とBERTモデルを使用します。 これらのLMのトレーニングセットは、文部がオントロジークラス名で注釈付けされる問題テキストである。 3エージェント問題の方が長いため、LSTMベースのアプローチによって生じる一貫した問題の割合はさらに低下する。 そこで本研究では,一貫した2エージェント問題を3エージェント問題に拡張するオントロジーに基づく手法を提案する。 全体として,本手法は2～3個のエージェントを含む多数のTC型AFPを生成する。 ABoxは問題のすべての情報を持っているので、どんなアノテーションも生成できます。 他の種類のAWPを生成するために提案されたアプローチを採用することは、今後の興味深い作業である。

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