Vi presenterar en strategi för att automatiskt lära sig att lösa algebra ordproblem. Vår algoritm resonerar över mening gränser för att konstruera och lösa ett system av linjära ekvationer, samtidigt som återställa en anpassning av variablerna och talen i dessa ekvationer till problemtexten. Lärande algoritmen använder varierande övervakning, inklusive antingen fullständiga ekvationer eller bara de slutliga svaren. Vi utvärderar prestanda på en nysamlad corpus av algebra ordproblem, visar att systemet kan korrekt svara på nästan 70% av frågorna i datasetet. Detta är, såvitt vi vet, det första inlärningsresultatet för denna uppgift.
En semantisk tolk som används på det relaterade ämnet inlärning för att lösa algebra ordproblem är materialet i REF.
Learning to Automatically Solve Algebra Word Problems
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}