論文の概要: Pi-GPS: Enhancing Geometry Problem Solving by Unleashing the Power of Diagrammatic Information

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.05543v1
• Date: Fri, 07 Mar 2025 16:15:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-10 12:24:25.256608
• Title: Pi-GPS: Enhancing Geometry Problem Solving by Unleashing the Power of Diagrammatic Information
• Title（参考訳）: Pi-GPS: 図形情報のパワーを開放した幾何学的問題解決を支援する
• Authors: Junbo Zhao, Ting Zhang, Jiayu Sun, Mi Tian, Hua Huang,
• Abstract要約: 本稿では,テキストのあいまいさを解決するために,図形情報のパワーを解放する新しいフレームワークであるPi-GPSを提案する。 我々はMLLMを用いて図式文脈に基づくテキストの曖昧さを解消する一方,検証器は幾何規則に対する正当性を保証する。 実証的な結果は、Pi-GPSが最先端のモデルを超え、従来のニューラルシンボリックアプローチよりも定理3Kを10%近く改善したことを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.13992124041851
• License:
• Abstract: Geometry problem solving has garnered increasing attention due to its potential applications in intelligent education field. Inspired by the observation that text often introduces ambiguities that diagrams can clarify, this paper presents Pi-GPS, a novel framework that unleashes the power of diagrammatic information to resolve textual ambiguities, an aspect largely overlooked in prior research. Specifically, we design a micro module comprising a rectifier and verifier: the rectifier employs MLLMs to disambiguate text based on the diagrammatic context, while the verifier ensures the rectified output adherence to geometric rules, mitigating model hallucinations. Additionally, we explore the impact of LLMs in theorem predictor based on the disambiguated formal language. Empirical results demonstrate that Pi-GPS surpasses state-of-the-art models, achieving a nearly 10\% improvement on Geometry3K over prior neural-symbolic approaches. We hope this work highlights the significance of resolving textual ambiguity in multimodal mathematical reasoning, a crucial factor limiting performance.
• Abstract（参考訳）: 幾何学的問題解決は、知的教育分野への応用の可能性から、注目を集めている。 テキストが図形を明確化するあいまいさをしばしば導入するという観察に触発されて,本論文では,図形情報のパワーを開放してテキストのあいまいさを解決する新しい枠組みであるPi-GPSについて述べる。 具体的には、整形器と検証器からなるマイクロモジュールを設計し、整形器はMLLMを用いて図形コンテキストに基づいてテキストを曖昧にし、検証器は幾何規則への整形出力の付着を保証し、モデル幻覚を緩和する。 さらに,不明瞭な形式言語に基づく定理予測器におけるLLMの影響についても検討する。 実証実験の結果、Pi-GPSは最先端モデルを超え、従来のニューラルシンボリックアプローチよりもGeometry3Kを約10倍改善した。 この研究は、多モーダルな数学的推論において、テキストのあいまいさを解消することの重要性を強調し、性能を制限する重要な要因となることを願っている。

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