面向数学应用题的结构统一M树编码求解器
计算与语言
2022-10-26 v2
摘要
作为具有挑战性的NLP任务之一，设计数学应用题（MWP）求解器在过去几年吸引了越来越多的研究关注。在先前工作中，通过考虑数学表达式在输出侧的二叉树结构特性所设计的模型取得了更好的性能。然而，对应于一个MWP的表达式通常多种多样（例如 、 等），相应的二叉树也是如此，这由于非确定性输出空间给模型学习带来了困难。在本文中，我们提出结构统一的M树编码求解器（SUMC-Solver），其应用具有任意M个分支的树（M树）来统一输出结构。为学习M树，我们使用一种映射将M树转换为M树编码，其中编码存储从树根到叶节点的路径信息以及叶节点自身的信息，然后设计一种序列到编码（seq2code）模型来生成这些编码。在广泛使用的MAWPS和Math23K数据集上的实验结果表明，SUMC-Solver不仅在类似实验设置下优于多个最先进（SOTA）模型，而且在低资源条件下表现更佳。
引用
@article{arxiv.2210.12432,
title = {Structure-Unified M-Tree Coding Solver for MathWord Problem},
author = {Bin Wang and Jiangzhou Ju and Yang Fan and Xinyu Dai and Shujian Huang and Jiajun Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.12432},
year = {2022}
}
备注
Accepted by EMNLP2022