Att uppskatta svårighetsnivån i matematiska ordproblem är en viktig uppgift för många pedagogiska tillämpningar. Identifiering av relevanta och irrelevanta meningar i matematiska ordproblem är ett viktigt steg för att beräkna svårighetsgraden av sådana problem. Detta dokument behandlar en ny tillämpning av textkategorisering för att identifiera två typer av meningar i matematiska ordproblem, nämligen relevanta och irrelevanta meningar. En ny gemensam probabilistisk klassificeringsmodell föreslås för att uppskatta den gemensamma sannolikheten för klassificeringsbeslut för alla meningar i ett matematiskt ordproblem genom att använda korrelationen mellan alla meningar tillsammans med korrelationen mellan frågemeningen och andra meningar och meningstexten. Den föreslagna modellen jämförs med i) en SVM-klassificering som gör oberoende klassificeringsbeslut för enskilda meningar genom att endast använda meningstexten och ii) en ny SVM-klassificering som beaktar sambandet mellan frågemeningen och andra meningar tillsammans med meningstexten. En omfattande uppsättning experiment visar effektiviteten hos den gemensamma probabilistiska klassificeringsmodellen för att identifiera relevanta och irrelevanta meningar samt den nya SVM-klassificering som använder korrelationen mellan frågemeningen och andra meningar. Dessutom visar empiriska resultat och analyser att i) det är mycket fördelaktigt att inte ta bort stopwords och ii) att använda en del av talmärkning inte gör någon betydande förbättring även om det har visat sig vara effektivt för den relaterade uppgiften math word type klassificering.
En annan relaterad studie REF, behandlar meningsklassificering av meningar i MWP i relevanta och irrelevanta meningar för att identifiera de informationsbärande komponenterna i problemet.
A Joint Probabilistic Classification Model of Relevant and Irrelevant Sentences in Mathematical Word Problems
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}