基于自然语言描述的几何问题求解器GOLD
人工智能
2024-05-02 v1 计算与语言
摘要
自动化几何数学问题求解的人工智能挑战在于理解多模态信息和数学。当前方法在准确解释几何图图方面存在困难，这会阻碍有效的问题求解。为此，我们提出了一种几何问题求解器GOLD模型。GOLD通过分别处理图中的符号和几何原始要素来增强几何关系的提取。随后，它将提取的关系转换为自然语言描述，高效地利用大型语言模型来解决几何数学问题。实验表明，GOLD模型在UniGeo数据集上优于上述Geoformer模型，分别在计算和证明子任务中实现了12.7%和42.1%的准确率提升。此外，它在PGPS9K和Geometry3K数据集上也超越了前任最佳模型PGPSNet，分别获得了1.8%和3.2%的准确率提升。
引用
@article{arxiv.2405.00494,
title = {GOLD: Geometry Problem Solver with Natural Language Description},
author = {Jiaxin Zhang and Yashar Moshfeghi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.00494},
year = {2024}
}
备注
Accepted in NAACL 2024 Findings