基于逆向操作的数据增强用于求解数学应用题
计算与语言
2021-11-11 v2
摘要
自动求解数学应用题是自然语言处理领域的一项关键任务。近期模型已触及性能瓶颈，需要更多高质量数据用于训练。我们提出一种新颖的数据增强方法，通过逆转数学应用题的数学逻辑来生成新的高质量数学问题，并引入可有益于学习数学推理逻辑的新知识点。我们将增强数据应用于两个 SOTA 数学应用题求解模型，并与一个强数据增强基线比较结果。实验结果显示了我们方法的有效性。我们在 https://github.com/yiyunya/RODA 发布代码与数据。
引用
@article{arxiv.2010.01556,
title = {Reverse Operation based Data Augmentation for Solving Math Word Problems},
author = {Qianying Liu and Wenyu Guan and Sujian Li and Fei Cheng and Daisuke Kawahara and Sadao Kurohashi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.01556},
year = {2021}
}
备注
11 pages. Accepted by IEEE Transactions on Audio, Speech and Language Processing