Abstrakt. Med naturligt språk innebär orden och fraserna själva semantiken. Däremot är betydelsen av identifierare i matematiska formler odefinierad. Vetenskapsmän måste därför studera sammanhanget för att avkoda innebörden. Projektet Matematisk språkbehandling (MLP) syftar till att stödja denna process. I detta dokument jämför vi två metoder för att upptäcka identifiera-definition tuples. Först använder vi en enkel mönstermatchningsmetod. För det andra presenterar vi MLP-metoden som använder del-av-tal tag baserade avstånd samt mening positioner för att beräkna identifiera-definition sannolikheter. Utvärderingen av vårt prototypiska system, som tillämpas på Wikipedia text corpus, visar att vårt tillvägagångssätt ökar användarupplevelsen avsevärt. När identifieringskoderna hålls kvar i formeln uppstår verktygstips med de mest sannolika definitionerna. Tester med slumpmässiga prover visar att de angivna definitionerna ger en god överensstämmelse med den faktiska betydelsen av identifierarna.
I REF föreslår vi ett matematiskt ramverk för språkbehandling - ett statistiskt tillvägagångssätt för att relatera identifierare till definientier, där de jämför ett mönsterbaserat tillvägagångssätt och MLP-metoden med del-av-tal-tag-baserade avstånd.
Mathematical Language Processing Project
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}