本研究は、数学ワードプロブレム(MWP)の解決における課題に取り組むものである。MWPの解決は自然言語処理分野における重要な課題の1つであり、単なるパターン認識やキーワード照合を超えた知識が必要とされる。
提案手法では以下の3つのステップを踏む:
さらに、ルールベースの問題置換、問題反転、シノニム置換の手法も提案している。
提案手法を9種類のベースラインモデルに適用し、MAWPS-SingleとSVAMPデータセットで評価した。結果、提案手法が一貫して良好な性能を示し、特に複数の手法を組み合わせたデータセットが最も高い精度を達成した。
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