論文の概要: A New Approach Towards Autoformalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.07957v2
• Date: Thu, 19 Oct 2023 18:08:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-24 02:37:29.113461
• Title: A New Approach Towards Autoformalization
• Title（参考訳）: オートフォーマライゼーションに向けた新しいアプローチ
• Authors: Nilay Patel and Rahul Saha and Jeffrey Flanigan
• Abstract要約: オートフォーマル化(Autoformalization)は、自然言語をプログラムで検証可能な形式言語に変換するタスクである。 研究論文は大量の背景と文脈を必要とする。 本稿では,研究レベルの数学の自己形式化に取り組み,タスクをより容易に,より親しみやすいサブタスクに分割する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.176989532546632
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Verifying mathematical proofs is difficult, but can be automated with the assistance of a computer. Autoformalization is the task of automatically translating natural language mathematics into a formal language that can be verified by a program. This is a challenging task, and especially for higher-level mathematics found in research papers. Research paper mathematics requires large amounts of background and context. In this paper, we propose an avenue towards tackling autoformalization for research-level mathematics, by breaking the task into easier and more approachable subtasks: unlinked formalization (formalization with unlinked definitions and theorems), entity linking (linking to the proper theorems and definitions), and finally adjusting types so it passes the type checker. In addition, we present arXiv2Formal, a benchmark dataset for unlinked formalization consisting of 50 theorems formalized for the Lean theorem prover sampled from papers on arXiv.org. We welcome any contributions from the community to future versions of this dataset.
• Abstract（参考訳）: 数学的証明の検証は難しいが、コンピュータの助けを借りて自動化できる。 自動形式化(autoformalization)は、自然言語数学をプログラムによって検証可能な形式言語に自動翻訳するタスクである。 これは難しい課題であり、特に研究論文に見られる高水準の数学では問題となる。 研究論文は大量の背景と文脈を必要とする。 本稿では,非リンク形式化(リンクのない定義と定理の形式化),エンティティリンク(適切な定理と定義のリンク),そして最後に型を調整して型チェッカーを通過させることにより,研究レベルの数学における自己形式化に取り組む方法を提案する。 さらに、arxiv.orgの論文からサンプリングされたリーン定理証明のために形式化された50の定理からなる、リンクされていない形式化のためのベンチマークデータセットarxiv2formalを提案する。 このデータセットの将来バージョンへのコミュニティからのコントリビューションを歓迎します。

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