【AAAI Oral】用DeepMind的DQN解数学题,准确率提升15%

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【AAAI Oral】用DeepMind的DQN解数学题,准确率提升15%

技术小能手 2018-02-06 14:42:06 浏览1299
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研究背景

自动求解数学应用题(MWP)的研究历史可追溯到20世纪60年代,并且最近几年继续吸引着研究者的关注。自动求解应用数学题首先将人类可读懂的句子映射成机器可理解的逻辑形式,然后进行推理。该过程不能简单地通过模式匹配或端对端分类技术解决,因此,设计具有语义理解和推理能力的应用数学题自动求解器已成为通向通用人工智能之路中不可缺少的一步。

对于数学应用题求解器来说,给定一个数学应用题文本,不能简单的通过如文本问答的方式端到端的来训练,从而直接得到求解答案,而需要通过文本的处理和数字的推理,得到其求解表达式,从而计算得到答案。因此,该任务不仅仅涉及到对文本的深入理解,还需要求解器具有很强的逻辑推理能力,这也是自然语言理解研究中的难点和重点。

近几年,研究者们从不同的角度设计算法,编写求解系统,来尝试自动求解数学应用题,主要包括基于模板的方




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