論文の概要: MathBridge: A Large Corpus Dataset for Translating Spoken Mathematical Expressions into $LaTeX$ Formulas for Improved Readability
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.07081v2
- Date: Thu, 15 Aug 2024 04:51:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-16 15:59:30.728723
- Title: MathBridge: A Large Corpus Dataset for Translating Spoken Mathematical Expressions into $LaTeX$ Formulas for Improved Readability
- Title（参考訳）: MathBridge:スポークな数学的表現を可読性向上のために$LaTeX$式に変換するための大規模なコーパスデータセット
- Authors: Kyudan Jung, Sieun Hyeon, Jeong Youn Kwon, Nam-Joon Kim, Hyun Gon Ryu, Hyuk-Jae Lee, Jaeyoung Do,
- Abstract要約: 数式表現をフォーム翻訳に変換するための,最初の広範囲なデータセットであるMathBridgeを紹介する。
MathBridgeは、テキストからLaへの翻訳のための事前訓練された言語モデルの能力を大幅に強化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.757551947236879
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Understanding sentences that contain mathematical expressions in text form poses significant challenges. To address this, the importance of converting these expressions into a compiled formula is highlighted. For instance, the expression ``x equals minus b plus or minus the square root of b squared minus four a c, all over two a'' from automatic speech recognition (ASR) is more readily comprehensible when displayed as a compiled formula $x = \frac{-b \pm \sqrt{b^2 - 4ac}}{2a}$. To develop a text-to-formula conversion system, we can break down the process into text-to-LaTeX and LaTeX-to-formula conversions, with the latter managed by various existing LaTeX engines. However, the former approach has been notably hindered by the severe scarcity of text-to-LaTeX paired data, which presents a significant challenge in this field. In this context, we introduce MathBridge, the first extensive dataset for translating mathematical spoken expressions into LaTeX, to establish a robust baseline for future research on text-to-LaTeX translation. MathBridge comprises approximately 23 million LaTeX formulas paired with the corresponding spoken English expressions. Through comprehensive evaluations, including fine-tuning and testing with data, we discovered that MathBridge significantly enhances the capabilities of pretrained language models for text-to-LaTeX translation. Specifically, for the T5-large model, the sacreBLEU score increased from 4.77 to 46.8, demonstrating substantial enhancement. Our findings indicate the need for a new metric, specifically for text-to-LaTeX conversion evaluations.
- Abstract（参考訳）: テキスト形式の数学的表現を含む文を理解することは重要な課題である。
これを解決するために、これらの式をコンパイル式に変換することの重要性が強調される。
例えば、"`x equals minus b plus or minus the square root of b squared 4 a c, all over two a'' from Automatic speech Recognition (ASR)" という式は、コンパイル式 $x = \frac{-b \pm \sqrt{b^2 - 4ac}}{2a}$ として表示されると、より理解しやすい。
テキスト・トゥ・フォーミュラ変換システムを開発するために,テキスト・トゥ・ラテXとLaTeX・ラテX・トゥ・フォーミュラ変換に分割し,後者を既存のLaTeXエンジンで管理する。
しかし、従来のアプローチはテキストとLaTeXのペアデータの深刻な不足によって明らかに妨げられ、この分野では大きな課題が提示されている。
この文脈では、数式表現をLaTeXに翻訳するための最初の広範なデータセットであるMathBridgeを導入し、テキストからLaTeXへの翻訳研究のための堅牢なベースラインを確立する。
MathBridgeは、約2300万のLaTeX式と対応する英語の表現のペアで構成されている。
データによる微調整やテストを含む総合的な評価により,MathBridgeはテキストからLaTeX翻訳のための事前学習言語モデルの能力を大幅に向上することがわかった。
具体的には、T5大モデルでは、sareBLEUスコアは4.77から46.8に増加し、大幅に向上した。
この結果から,テキスト・トゥ・ラテX変換評価のための新しい指標の必要性が示唆された。
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