Fugu-MT 論文翻訳(概要): Hologram Reasoning for Solving Algebra Problems with Geometry Diagrams

論文の概要: Hologram Reasoning for Solving Algebra Problems with Geometry Diagrams

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.10592v1
Date: Tue, 20 Aug 2024 07:10:05 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-21 14:54:06.900082
Title: Hologram Reasoning for Solving Algebra Problems with Geometry Diagrams
Title（参考訳）: 幾何学図を用いた代数問題の解法のためのホログラム推論
Authors: Litian Huang, Xinguo Yu, Feng Xiong, Bin He, Shengbing Tang, Jiawen Fu,
Abstract要約: 幾何学図を用いた代数問題の解法(APGD)は、図処理が言語処理ほど集中的に研究されないため、依然として難しい問題である。本稿では,ホログラム推論方式を提案し,この方式を用いてAPGDを解く高性能な手法を開発した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.383749397197795
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Solving Algebra Problems with Geometry Diagrams (APGDs) is still a challenging problem because diagram processing is not studied as intensively as language processing. To work against this challenge, this paper proposes a hologram reasoning scheme and develops a high-performance method for solving APGDs by using this scheme. To reach this goal, it first defines a hologram, being a kind of graph, and proposes a hologram generator to convert a given APGD into a hologram, which represents the entire information of APGD and the relations for solving the problem can be acquired from it by a uniform way. Then HGR, a hologram reasoning method employs a pool of prepared graph models to derive algebraic equations, which is consistent with the geometric theorems. This method is able to be updated by adding new graph models into the pool. Lastly, it employs deep reinforcement learning to enhance the efficiency of model selection from the pool. The entire HGR not only ensures high solution accuracy with fewer reasoning steps but also significantly enhances the interpretability of the solution process by providing descriptions of all reasoning steps. Experimental results demonstrate the effectiveness of HGR in improving both accuracy and interpretability in solving APGDs.
Abstract（参考訳）: 幾何学図を用いた代数問題の解法(APGD)は、図処理が言語処理ほど集中的に研究されないため、依然として難しい問題である。この課題に対処するため,本手法を用いてホログラム推論手法を提案し,APGDを解くための高性能な手法を開発した。この目標を達成するために、まずホログラムをグラフの一種として定義し、与えられたAPGDをホログラムに変換するホログラム生成器を提案する。すると、ホログラム推論法であるHGRは、代数方程式を導出するために準備されたグラフモデルのプールを用いる。このメソッドは、プールに新しいグラフモデルを追加することで、更新することができる。最後に、プールからのモデル選択の効率を高めるために、深層強化学習を採用する。 HGR全体は、推論ステップが少なくて高い解精度を保証するだけでなく、すべての推論ステップの説明を提供することで、解法の解釈可能性を大幅に向上させる。実験結果から, APGDの解法におけるHGRの有効性が示唆された。

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