Denna uppsats presenterar en ny algoritm för att automatiskt lösa algebra ordproblem. Vår algoritm löser ett ordproblem genom att analysera ett hypotesutrymme som innehåller alla möjliga ekvationssystem som genereras genom att tilldela talen i ordet problem till en uppsättning ekvationssystemmallar som extraheras från träningsdata. För att få en robust beslutsyta tränar vi en log-lineär modell för att göra marginalen mellan de rätta uppdragen och de falska så stor som möjligt. Detta resulterar i en quadratic programmering (QP) problem som kan lösas effektivt. Experimentella resultat visar att vår algoritm uppnår 79,7% noggrannhet, cirka 10% högre än toppmodern baslinje.
I REF förenklade författarna slutledningsförfarandet och ökade den toppmoderna riktmärkesnoggrannheten.
Learn to Solve Algebra Word Problems Using Quadratic Programming
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}