Graphmr: الرسم البياني الشبكة العصبية للانطق الرياضي

تهدف المنطق الرياضي إلى استنتاج الحلول الراضية بناء على أسئلة الرياضيات المعينة. أثبتت أبحاث معالجة اللغة الطبيعية السابقة فعالية التسلسل إلى التسلسل (SEQ2SEQ) أو المتغيرات ذات الصلة على حل الرياضيات. ومع ذلك، تمكن عدد قليل من الأعمال من استكشاف المعلومات الهيكلية أو النحوية المخفية في التعبيرات (على سبيل المثال، الأسبقية والزملاء). وضعت هذه الرسالة للتحقيق في فائدة مثل هذه المعلومات غير المستغلة للهندسة العصبية. أولا، يتم تمثيل الأسئلة الرياضية بتنسيق الرسوم البيانية داخل تحليل بناء الجملة. تتيح لهم الطبيعة المنظمة للرسوم البيانية أن تمثل علاقات المتغيرات أو المشغلين مع الحفاظ على دلالات التعبيرات. بعد أن تحولت إلى التمثيلات الجديدة، اقترحنا Graphmr الشبكة العصبية الرسمية الرسمية، والتي يمكن أن تتعلم بفعالية المعلومات الهرمية من مدخلات الرسوم البيانية لحل الرياضيات وتوقع الإجابات. يتم بناء سيناريو تجريبي كامل مع أربع فئات من المهام الرياضية وثلاثة خطوط خطوط خطوط خطوط SEQ2SEQ لإجراء تحليل شامل، وتظهر النتائج أن Graphmr تفوقت على الآخرين في التعلم والمعلومات المخفية والحل الرياضيات.