FGeo-TP：一个语言模型增强的几何问题求解器
人工智能
2024-02-15 v1
摘要
将当代人工智能技术应用于解决几何问题和自动演绎证明，一直是数学与人工智能交叉学科领域的重大挑战。本文是我们系列工作的第四篇文章，在之前的工作中，我们建立了一个名为FormalGeo的几何形式化系统。此外，我们标注了约7000道几何问题，形成了FormalGeo7k数据集。尽管FGPS（形式几何问题求解器）能够实现可解释的代数方程求解和类人演绎推理，但由于搜索策略的复杂性，它经常遇到超时问题。在本文中，我们引入了FGeo-TP（定理预测器），它利用语言模型来预测解决几何问题的定理序列。我们比较了各种Transformer架构（如BART或T5）在定理预测中的有效性，在FGPS的搜索过程中实现了剪枝，从而提高了其解决几何问题的性能。我们的结果表明，语言模型增强的FGeo-TP在FormalGeo7k数据集上的问题求解率显著提高，从39.7%上升到80.86%。此外，FGeo-TP在不同难度级别的问题上都表现出求解时间和搜索步骤的显著减少。
引用
@article{arxiv.2402.09047,
title = {FGeo-TP: A Language Model-Enhanced Solver for Geometry Problems},
author = {Yiming He and Jia Zou and Xiaokai Zhang and Na Zhu and Tuo Leng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.09047},
year = {2024}
}
备注
16 pages