Nate Kushman, Yoav Artzi, Luke Zettlemoyer, and Regina Barzilay.
ACL-2014, pages 271–281.
(presented by Naoaki Okazaki at the paper reading organized by Preferred Infrastructure)
4. 本研究の設定
• データセット(514問題,1616文)
• Algebra.comの問題と答え
• 手作業で背景知識が必要な問題は削除 (!),珍問題も削除 (!!)
• 数式からテンプレートを導出
• 各テンプレートが6問以上使われるように問題を削除 (!!!)
• 問題・答え・数式による教師有り学習(半教師有りも実験)
2014-07-12 Learning to Automatically Solve Algebra Word Problems 4
{
"lSolutions": [15, 9],
"lEquations": [“3.0*novelists=5.0*poets”, "novelists+poets=24.0"],
"sQuestion": "A writing workshop enrolls novelists and poets in a ratio of 5
to 3. There are 24 people at the workshop. How many novelists are there? How ma
ny poets are there?",
"iIndex": 2598
},
11. 失敗した事例
2014-07-12 Learning to Automatically Solve Algebra Word Problems 11
絵(painting)が二次元でwidthと
heightが対応するという知識
コスト・売値・利益などの商売に
関する知識
“twice of one of them”: 2𝑥𝑥
という式を立てるのが難しい
“if you double both numbers”や
“the sum”の解釈が難しい
知識が必要
(約25%)
構成的な意
味解釈が必
要(約50%)
12. 終わりに
• 結論
• 代数文章問題の解法を自動的に学習
• このタスクに関する初めての研究を報告した
• 今後の課題
• 構成的な意味解釈から数式を立てる方法
• 幾何,物理,化学などの問題ドメインへの対応
• 文章からコンピュータプログラムの自動生成への応用
• コメント
• NIIの松崎さんの素晴らしいアプローチも論文化されてます
• Takuya Matsuzaki, Hidenao Iwane, Hirokazu Anai, Noriko H. Arai.
The Most Uncreative Examinee: A First Step toward Wide Coverage
Natural Language Math Problem Solving. AAAI-2014.
2014-07-12 Learning to Automatically Solve Algebra Word Problems 12