論文の概要: BERT is not The Count: Learning to Match Mathematical Statements with Proofs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.09350v1
• Date: Sat, 18 Feb 2023 14:48:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-21 19:04:58.591491
• Title: BERT is not The Count: Learning to Match Mathematical Statements with Proofs
• Title（参考訳）: BERTは数ではない - 数学的ステートメントと証明を一致させる学習
• Authors: Weixian Waylon Li, Yftah Ziser, Maximin Coavoux and Shay B. Cohen
• Abstract要約: この課題は、数学的情報検索に関する現在の研究や、より一般的には、数学的記事分析に当てはまる。 現代数学研究論文から抽出した180k以上の文対からなるデータセットについて述べる。 本稿では,文と証明を効果的にマッチングする双線形類似モデルと2つの復号法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.61792250254876
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce a task consisting in matching a proof to a given mathematical statement. The task fits well within current research on Mathematical Information Retrieval and, more generally, mathematical article analysis (Mathematical Sciences, 2014). We present a dataset for the task (the MATcH dataset) consisting of over 180k statement-proof pairs extracted from modern mathematical research articles. We find this dataset highly representative of our task, as it consists of relatively new findings useful to mathematicians. We propose a bilinear similarity model and two decoding methods to match statements to proofs effectively. While the first decoding method matches a proof to a statement without being aware of other statements or proofs, the second method treats the task as a global matching problem. Through a symbol replacement procedure, we analyze the "insights" that pre-trained language models have in such mathematical article analysis and show that while these models perform well on this task with the best performing mean reciprocal rank of 73.7, they follow a relatively shallow symbolic analysis and matching to achieve that performance.
• Abstract（参考訳）: 与えられた数学的文に証明を一致させるタスクを導入する。 このタスクは、数学情報検索に関する現在の研究や、より一般的には数学的論文分析(Mathematical Sciences, 2014)に適合する。 現代数学研究論文から抽出した180k以上の文対からなるタスク用データセット(MATcHデータセット)を提案する。 このデータセットは、数学者にとって比較的新しい発見から成り立っているので、我々のタスクを非常に代表しています。 本稿では,文と証明を効果的にマッチングする双線形類似モデルと2つの復号法を提案する。 第1の復号法は、他の文や証明を知らずに証明とステートメントを一致させるが、第2の方法は、タスクをグローバルなマッチング問題として扱う。 記号置換手順を通じて,事前学習された言語モデルが持つ「洞察」を数学的論文分析で分析し,これらのモデルが最良な平均相互ランク73.7のタスクでうまく機能するのに対し,比較的浅い記号解析とマッチングによってその性能を達成することを示す。

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