論文の概要: Towards Geometry Problem Solving in the Large Model Era: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.02690v1
• Date: Tue, 03 Jun 2025 09:42:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-04 21:47:35.573359
• Title: Towards Geometry Problem Solving in the Large Model Era: A Survey
• Title（参考訳）: 大規模モデル時代の幾何学的問題解決に向けて:サーベイ
• Authors: Yurui Zhao, Xiang Wang, Jiahong Liu, Irwin King, Zhitao Huang,
• Abstract要約: 幾何学的問題解決(GPS)は人工知能における重要なフロンティアである。 GPSは、空間的理解と厳密な論理的推論の二重要求のため、依然として困難である。 このサーベイは3つのコア次元を通してGPSの進歩を体系的に合成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.68730304442357
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Geometry problem solving (GPS) represents a critical frontier in artificial intelligence, with profound applications in education, computer-aided design, and computational graphics. Despite its significance, automating GPS remains challenging due to the dual demands of spatial understanding and rigorous logical reasoning. Recent advances in large models have enabled notable breakthroughs, particularly for SAT-level problems, yet the field remains fragmented across methodologies, benchmarks, and evaluation frameworks. This survey systematically synthesizes GPS advancements through three core dimensions: (1) benchmark construction, (2) textual and diagrammatic parsing, and (3) reasoning paradigms. We further propose a unified analytical paradigm, assess current limitations, and identify emerging opportunities to guide future research toward human-level geometric reasoning, including automated benchmark generation and interpretable neuro-symbolic integration.
• Abstract（参考訳）: 幾何学的問題解決(GPS)は、人工知能における重要なフロンティアであり、教育、コンピュータ支援設計、コンピュータグラフィックスに深く応用されている。 その重要性にもかかわらず、空間的理解と厳密な論理的推論の二重要求のため、GPSの自動化は依然として困難である。 大規模モデルの最近の進歩は、特にSATレベルの問題において顕著なブレークスルーを可能にしているが、その分野は方法論、ベンチマーク、評価フレームワークで断片化されている。 本調査は,(1)ベンチマーク構築,(2)テキストおよび図式解析,(3)推論パラダイムの3つのコア次元を通じて,GPSの進歩を体系的に合成する。 さらに、統合分析パラダイムを提案し、現在の限界を評価し、自動ベンチマーク生成や解釈可能なニューロシンボリック統合を含む、人間レベルの幾何学的推論に向けた将来の研究を導く新たな機会を特定した。

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