基于大型语言模型的初等数学 word problem 生成
计算与语言
2026-03-27 v2
摘要
数学常被学生视为复杂学科，导致考试失败率高。在提升数学技能方面，为学生提供练习题是必不可少的。手动创建数学 word problem (MWP) 对辅导员来说耗时，因为需要在自然语言中输入内容，同时遵循语言的语法和拼写规则。现有基于预训练语言模型的 MWP 生成技术要么需要辅导员提供 MWP 的初始部分，要么需要额外信息如方程。在本文中，我们提出了一种基于大型语言模型 (LLM) 的 MWP 生成系统 (MathWiz)，其克服了额外输入的需求——系统唯一的输入仅为所需的 MWP 数量、年级和问题类型（例如加法、减法）。不同于现有的基于 LLM 的 MWP 生成方法，我们进行了大量实验，涉及不同的 LLM、提示策略、提高 MWP 多样性的技术，以及利用人类反馈改进 LLM 性能的技术。人类和自动评估均确认，生成的 MWP 质量高，且拼写和语法问题极少。然而，LLM 仍在生成符合指定年级和问题类型要求的题目方面存在挑战。
引用
@article{arxiv.2506.05950,
title = {Elementary Math Word Problem Generation using Large Language Models},
author = {Nimesh Ariyarathne and Harshani Bandara and Yasith Heshan and Omega Gamage and Surangika Ranathunga and Dilan Nayanajith and Yutharsan Sivapalan and Gayathri Lihinikaduarachchi and Tharoosha Vihidun and Meenambika Chandirakumar and Sanujen Premakumar and Sanjula Gathsara},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.05950},
year = {2026}
}