論文の概要: From Text to Visuals: Using LLMs to Generate Math Diagrams with Vector Graphics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.07429v1
• Date: Mon, 10 Mar 2025 15:13:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-11 15:49:37.183966
• Title: From Text to Visuals: Using LLMs to Generate Math Diagrams with Vector Graphics
• Title（参考訳）: テキストからビジュアルへ:LLMを使ってベクトルグラフを用いた数学図を生成する
• Authors: Jaewook Lee, Jeongah Lee, Wanyong Feng, Andrew Lan,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、教師と学生の両方のサポートを自動化することで、数学教育を強化する新しい可能性を提供する。 LLMを使ってスケーラブルベクトルグラフ(SVG)を生成する最近の研究は、図作成を自動化するための有望なアプローチを示している。 本稿では,(1)問題解のヒントを自動的に生成し,それらの品質を評価する方法,(2)SVGが数学図の効果的な中間表現であるかどうか,(3)正確なSVGベースの図を生成するためには,LSMがどのような戦略や形式を必要とするのか,という3つの研究課題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.012351415340318
• License:
• Abstract: Advances in large language models (LLMs) offer new possibilities for enhancing math education by automating support for both teachers and students. While prior work has focused on generating math problems and high-quality distractors, the role of visualization in math learning remains under-explored. Diagrams are essential for mathematical thinking and problem-solving, yet manually creating them is time-consuming and requires domain-specific expertise, limiting scalability. Recent research on using LLMs to generate Scalable Vector Graphics (SVG) presents a promising approach to automating diagram creation. Unlike pixel-based images, SVGs represent geometric figures using XML, allowing seamless scaling and adaptability. Educational platforms such as Khan Academy and IXL already use SVGs to display math problems and hints. In this paper, we explore the use of LLMs to generate math-related diagrams that accompany textual hints via intermediate SVG representations. We address three research questions: (1) how to automatically generate math diagrams in problem-solving hints and evaluate their quality, (2) whether SVG is an effective intermediate representation for math diagrams, and (3) what prompting strategies and formats are required for LLMs to generate accurate SVG-based diagrams. Our contributions include defining the task of automatically generating SVG-based diagrams for math hints, developing an LLM prompting-based pipeline, and identifying key strategies for improving diagram generation. Additionally, we introduce a Visual Question Answering-based evaluation setup and conduct ablation studies to assess different pipeline variations. By automating the math diagram creation, we aim to provide students and teachers with accurate, conceptually relevant visual aids that enhance problem-solving and learning experiences.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の進歩は、教師と学生の両方のサポートを自動化することで、数学教育を強化する新しい可能性を提供する。 従来の研究は数学問題や高品質な散逸器の生成に重点を置いてきたが、数学学習における可視化の役割はいまだ解明されていない。 ダイアグラムは数学的思考や問題解決には不可欠ですが、手作業で作成するには時間が必要で、ドメイン固有の専門知識が必要で、スケーラビリティが制限されます。 LLMを使ってスケーラブルベクトルグラフ(SVG)を生成する最近の研究は、図作成を自動化するための有望なアプローチを示している。 ピクセルベースの画像とは異なり、SVGはXMLを使って幾何学的な図形を表し、シームレスなスケーリングと適応性を実現する。 Khan AcademyやIXLといった教育プラットフォームはすでにSVGを使って数学の問題やヒントを表示している。 本稿では,中間SVG表現によるテキストヒントに付随する数学関連図を生成するためのLLMの利用について検討する。 本研究では,(1)問題解のヒントを自動生成し,それらの品質を評価する方法,(2)SVGが数学図の効果的な中間表現であるかどうか,(3)正確なSVGベースの図を生成するためには,LSMがどのような戦略や形式を必要とするのか,という3つの研究課題に対処する。 我々の貢献には、算数ヒントのためのSVGベースの図を自動的に生成するタスクの定義、LLMプロンプトベースのパイプラインの開発、ダイアグラム生成を改善するための重要な戦略の特定が含まれる。 さらに、視覚質問応答に基づく評価設定を導入し、異なるパイプライン変動を評価するためのアブレーション研究を行う。 本研究の目的は,数学図作成の自動化により,問題解決と学習経験を高めるための,正確で概念的に関連する視覚支援を学生や教師に提供することである。

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