論文の概要: NL4Opt Competition: Formulating Optimization Problems Based on Their
Natural Language Descriptions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08233v1
- Date: Tue, 14 Mar 2023 20:59:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-16 15:32:19.171160
- Title: NL4Opt Competition: Formulating Optimization Problems Based on Their
Natural Language Descriptions
- Title（参考訳）: NL4Optコンペティション:自然言語記述に基づく最適化問題の定式化
- Authors: Rindranirina Ramamonjison, Timothy T. Yu, Raymond Li, Haley Li,
Giuseppe Carenini, Bissan Ghaddar, Shiqi He, Mahdi Mostajabdaveh, Amin
Banitalebi-Dehkordi, Zirui Zhou, Yong Zhang
- Abstract要約: 競争の目標は、最適化ソルバのアクセシビリティとユーザビリティを高めることである。
LPワード問題データセットを提示し,NeurIPS 2022コンペティションのためのタスクを共有する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.01388243205877
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The Natural Language for Optimization (NL4Opt) Competition was created to
investigate methods of extracting the meaning and formulation of an
optimization problem based on its text description. Specifically, the goal of
the competition is to increase the accessibility and usability of optimization
solvers by allowing non-experts to interface with them using natural language.
We separate this challenging goal into two sub-tasks: (1) recognize and label
the semantic entities that correspond to the components of the optimization
problem; (2) generate a meaning representation (i.e., a logical form) of the
problem from its detected problem entities. The first task aims to reduce
ambiguity by detecting and tagging the entities of the optimization problems.
The second task creates an intermediate representation of the linear
programming (LP) problem that is converted into a format that can be used by
commercial solvers. In this report, we present the LP word problem dataset and
shared tasks for the NeurIPS 2022 competition. Furthermore, we present the
winning solutions. Through this competition, we hope to bring interest towards
the development of novel machine learning applications and datasets for
optimization modeling.
- Abstract（参考訳）: 最適化のための自然言語(NL4Opt)コンペティションは、そのテキスト記述に基づいて最適化問題の意味と定式化を抽出する方法を検討するために作成された。
具体的には、非専門家が自然言語を使って対話できるようにすることで、最適化ソルバのアクセシビリティとユーザビリティを高めることを目的としている。
この課題を,(1)最適化問題の構成要素に対応する意味的エンティティを認識・ラベル付けすること,(2)検出された問題エンティティから問題の意味表現(論理形式)を生成すること,の2つのサブタスクに分けた。
最初の課題は、最適化問題の実体を検出し、タグ付けすることで曖昧さを減らすことである。
第2のタスクは、線形プログラミング(LP)問題の中間表現を生成し、商用の問題解決者によって使用できる形式に変換する。
本稿では,LP単語問題データセットとNeurIPS 2022コンペティションの共有タスクについて述べる。
さらに, 勝利の解決策を提案する。
このコンペティションを通じて、最適化モデリングのための新しい機械学習アプリケーションやデータセットの開発に関心を寄せたいと思っています。
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