DISK：面向数学应用题生成的领域约束实例草图
人工智能
2022-04-12 v1
摘要
数学应用题（MWP）是一种连贯的叙述，反映了数学方程背后的逻辑。成功的 MWP 生成可以自动化数学题目的编写。以往的方法主要基于不灵活的预定义模板生成 MWP 文本。本文提出一种从数学方程生成 MWP 文本的神经网络模型。首先，我们引入一个以领域知识为条件的匹配模型，检索与真实值最一致的 MWP 实例，其中领域是由领域摘要器提取的潜变量。其次，通过从检索到的 MWP 实例构建数量单元图（QCG）并对其进行推理，我们提升了模型对真实场景的理解，并推导出领域约束的实例草图以指导生成。此外，QCG 还与方程编码器交互，以增强数学符号（如数量和变量）与 MWP 文本之间的对齐。在教育 MWP 数据集上的实验与实证分析表明，我们的模型在自动评价指标和人工评价指标上均取得了令人印象深刻的性能。
引用
@article{arxiv.2204.04686,
title = {DISK: Domain-constrained Instance Sketch for Math Word Problem Generation},
author = {Tianyang Cao and Shuang Zeng and Xiaodan Xu and Mairgup Mansur and Baobao Chang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.04686},
year = {2022}
}