論文の概要: Highlighting Named Entities in Input for Auto-Formulation of
Optimization Problems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.13201v2
- Date: Fri, 31 Mar 2023 22:13:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-04 23:32:28.714848
- Title: Highlighting Named Entities in Input for Auto-Formulation of
Optimization Problems
- Title（参考訳）: 最適化問題の自動定式化のための入力中のハイライト名前付きエンティティ
- Authors: Neeraj Gangwar and Nickvash Kani
- Abstract要約: 本稿では,線形プログラム語問題を数学的定式化に変換する手法を提案する。
入力に名前付きエンティティを活用し、これらのエンティティをハイライトするためにインプットを拡張します。
提案手法は,NL4Optコンペティションへの応募者の中で最も高い精度を実現し,生成トラックにおける第1位を確保した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Operations research deals with modeling and solving real-world problems as
mathematical optimization problems. While solving mathematical systems is
accomplished by analytical software, formulating a problem as a set of
mathematical operations has been typically done manually by domain experts.
Recent machine learning methods have shown promise in converting textual
problem descriptions to corresponding mathematical formulations. This paper
presents an approach that converts linear programming word problems into
mathematical formulations. We leverage the named entities in the input and
augment the input to highlight these entities. Our approach achieves the
highest accuracy among all submissions to the NL4Opt Competition, securing
first place in the generation track.
- Abstract（参考訳）: 運用研究は、数学的最適化問題として現実世界の問題のモデリングと解決を扱っている。
数学のシステムを解くことは分析ソフトウェアによって行われるが、数学の操作の集合として問題を定式化するのはドメインの専門家が手作業で行うのが一般的である。
最近の機械学習手法は、テキスト上の問題記述を対応する数学的定式化に変換することを約束している。
本稿では,線形計画語問題を数学的定式化する手法を提案する。
入力中の名前付きエンティティを活用し、これらのエンティティを強調するために入力を強化します。
提案手法は,NL4Optコンペティションへの応募者の中で最も精度が高く,第1位を確保している。
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