論文の概要: Abstract Operations Research Modeling Using Natural Language Inputs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.07272v2
• Date: Tue, 28 Jan 2025 18:40:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-29 22:09:10.853946
• Title: Abstract Operations Research Modeling Using Natural Language Inputs
• Title（参考訳）: 自然言語入力を用いた抽象操作研究モデリング
• Authors: Junxuan Li, Ryan Wickman, Sahil Bhatnagar, Raj Kumar Maity, Arko Mukherjee,
• Abstract要約: オペレーションリサーチ(OR)は、数学的モデルを使用して意思決定を強化するが、これらのモデルを開発するには専門家の知識が必要であり、時間を要する可能性がある。 本稿では,Large Language Model (LLM) の最近の進歩を利用して,自然言語を用いて表現された非専門的ユーザクエリからORソリューションを作成し,編集する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.105616622623629
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Operations research (OR) uses mathematical models to enhance decision-making, but developing these models requires expert knowledge and can be time-consuming. Automated mathematical programming (AMP) has emerged to simplify this process, but existing systems have limitations. This paper introduces a novel methodology that uses recent advances in Large Language Model (LLM) to create and edit OR solutions from non-expert user queries expressed using Natural Language. This reduces the need for domain expertise and the time to formulate a problem. The paper presents an end-to-end pipeline, named NL2OR, that generates solutions to OR problems from natural language input, and shares experimental results on several important OR problems.
• Abstract（参考訳）: オペレーションリサーチ(OR)は、数学的モデルを使用して意思決定を強化するが、これらのモデルを開発するには専門家の知識が必要であり、時間を要する可能性がある。 自動数学的プログラミング(AMP)はこのプロセスを単純化するために登場したが、既存のシステムには制限がある。 本稿では,Large Language Model (LLM) の最近の進歩を利用して,自然言語を用いて表現された非専門的ユーザクエリからORソリューションを作成し,編集する手法を提案する。 これにより、ドメインの専門知識と問題を定式化する時間を減らすことができる。 本稿では,自然言語入力からOR問題の解を生成するNL2ORというエンドツーエンドパイプラインを提案し,いくつかの重要なOR問題に対して実験結果を共有する。

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