論文の概要: GOLD: Geometry Problem Solver with Natural Language Description

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.00494v1
• Date: Wed, 1 May 2024 13:00:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-02 15:37:50.386937
• Title: GOLD: Geometry Problem Solver with Natural Language Description
• Title（参考訳）: GOLD:自然言語記述による幾何問題解決
• Authors: Jiaxin Zhang, Yashar Moshfeghi,
• Abstract要約: 本稿では,自然言語記述モデルを用いた幾何問題 sOlver を提案する。 GOLDは図内のシンボルと幾何学的プリミティブを別々に処理することで、幾何学的関係の抽出を強化する。 抽出した関係を自然言語記述に変換し、大きな言語モデルを効率的に利用して幾何学数学の問題を解く。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.9345421580482185
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Addressing the challenge of automated geometry math problem-solving in artificial intelligence (AI) involves understanding multi-modal information and mathematics. Current methods struggle with accurately interpreting geometry diagrams, which hinders effective problem-solving. To tackle this issue, we present the Geometry problem sOlver with natural Language Description (GOLD) model. GOLD enhances the extraction of geometric relations by separately processing symbols and geometric primitives within the diagram. Subsequently, it converts the extracted relations into natural language descriptions, efficiently utilizing large language models to solve geometry math problems. Experiments show that the GOLD model outperforms the Geoformer model, the previous best method on the UniGeo dataset, by achieving accuracy improvements of 12.7% and 42.1% in calculation and proving subsets. Additionally, it surpasses the former best model on the PGPS9K and Geometry3K datasets, PGPSNet, by obtaining accuracy enhancements of 1.8% and 3.2%, respectively.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)における自動幾何問題解決の課題に対処するには、多モード情報と数学を理解することが必要である。 現在の手法は、効率的な問題解決を妨げる幾何学図の正確な解釈に苦慮している。 この問題に対処するために,自然言語記述(GOLD)モデルを用いた幾何問題 sOlver を提案する。 GOLDは図内のシンボルと幾何学的プリミティブを別々に処理することで、幾何学的関係の抽出を強化する。 その後、抽出した関係を自然言語記述に変換し、大きな言語モデルを効率的に利用して幾何学数学の問題を解く。 実験により、GOLDモデルは、計算および証明サブセットの精度を12.7%と42.1%向上させることで、以前のUniGeoデータセット上でのベストメソッドであるGeoformerモデルよりも優れていることが示された。 さらに、PGPS9KとGeometry3Kデータセットでそれぞれ1.8%と3.2%の精度向上を得ることで、以前の最高のモデルであるPGPSNetを上回っている。

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