論文の概要: Analogical Math Word Problems Solving with Enhanced Problem-Solution Association

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.00837v1
• Date: Thu, 1 Dec 2022 19:50:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-05 15:48:16.316186
• Title: Analogical Math Word Problems Solving with Enhanced Problem-Solution Association
• Title（参考訳）: 拡張問題解関係を用いた類推的数学語問題解法
• Authors: Zhenwen Liang, Jipeng Zhang, Xiangliang Zhang
• Abstract要約: 本稿では,アナログMWPを利用した新しいMWP解法を提案する。 アナロジー同定と呼ばれる鍵となるアイデアは、アナログMWP対を潜在空間で関連付けることである。 解判別器はMWPソルバに統合され、MWPの表現と真の解との関連性を高める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.70402758178867
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Math word problem (MWP) solving is an important task in question answering which requires human-like reasoning ability. Analogical reasoning has long been used in mathematical education, as it enables students to apply common relational structures of mathematical situations to solve new problems. In this paper, we propose to build a novel MWP solver by leveraging analogical MWPs, which advance the solver's generalization ability across different kinds of MWPs. The key idea, named analogy identification, is to associate the analogical MWP pairs in a latent space, i.e., encoding an MWP close to another analogical MWP, while moving away from the non-analogical ones. Moreover, a solution discriminator is integrated into the MWP solver to enhance the association between the representations of MWPs and their true solutions. The evaluation results verify that our proposed analogical learning strategy promotes the performance of MWP-BERT on Math23k over the state-of-the-art model Generate2Rank, with 5 times fewer parameters in the encoder. We also find that our model has a stronger generalization ability in solving difficult MWPs due to the analogical learning from easy MWPs.
• Abstract（参考訳）: 数学語問題(MWP)解決は、人間のような推論能力を必要とする質問応答において重要な課題である。 数学教育では、数学的な状況の共通関係構造を新しい問題を解決するために適用できるため、類推学は長い間使われてきた。 本稿では,様々な種類のMWPにまたがる解の一般化能力を向上するアナログMWPを利用して,新しいMWPソルバを構築することを提案する。 アナログ識別と呼ばれる鍵となるアイデアは、アナログMWP対を潜在空間、すなわち別のアナログMWPに近づいたMWPを符号化し、非解析的なものから離れることである。 さらに、解判別器をMWPソルバに統合し、MWPの表現と真の解との関連性を高める。 評価結果は,提案したアナログ学習戦略により,最新技術モデルGenerate2RankよりもMWP-BERTの性能が向上し,エンコーダのパラメータが5倍になることを確認した。 また,本モデルでは,MWPの類似学習により,難解なMWPを解く上で,より強力な一般化能力を有することがわかった。

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