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基于时间卷积网络改进的自动数学应用题解算器
被引量：
2
1
作者
杨波
张珑
+1 位作者
罗琨杰
孙华志
《天津师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2021年第5期69-74,共6页
在传统的seq2seq模型的基础上,加入时间卷积网络TCN设计了一种自动数学应用题解算器模型seq2seq+TCN.在数据预处理部分采用FoolNLTK分词工具和ELMo词嵌入方法,以保证较高质量的数据输入;利用LSTM和GRU的不同组合构成seq2seq模型的编码...
在传统的seq2seq模型的基础上,加入时间卷积网络TCN设计了一种自动数学应用题解算器模型seq2seq+TCN.在数据预处理部分采用FoolNLTK分词工具和ELMo词嵌入方法,以保证较高质量的数据输入;利用LSTM和GRU的不同组合构成seq2seq模型的编码器和解码器;在seq2seq模型中加入TCN,以扩大解码器的感受野,保证应用题文本的时序性.在数据集Math23K和AI2上进行实验,结果表明,由BiLSTM-LSTM构成的seq2seq+TCN模型性能最优,答案准确率分别达到70.3%和87.5%,高于现有的2个集成seq2seq的解算器.
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关键词
数学应用题解算器
深度学习
seq2seq模型
TCN
LSTM
GRU
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职称材料
自动数学应用题解算器研究综述
被引量：
1
2
作者
张珑
杨波
罗琨杰
《天津师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2021年第2期1-9,共9页
从2个层面综述近年来自动数学应用题解算器的相关研究.首先,从数据准备层面总结应用于解算器设计的数据集的特征,以及数学应用题的自动生成方法;其次,从数学应用题解算方法层面分类介绍解算器模型,包括基于模板匹配的方法、基于统计分...
从2个层面综述近年来自动数学应用题解算器的相关研究.首先,从数据准备层面总结应用于解算器设计的数据集的特征,以及数学应用题的自动生成方法;其次,从数学应用题解算方法层面分类介绍解算器模型,包括基于模板匹配的方法、基于统计分类的方法、基于树或图的图形方法和基于深度学习框架的方法,并分析了各类型的核心算法及性能,此外,介绍了解算器性能的评估策略;最后,指出目前研究存在的问题并对该领域的发展提出了可能的研究方向.
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关键词
数学应用题解算器
模板匹配
表达式树
单位依赖图
深度学习
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职称材料
题名
基于时间卷积网络改进的自动数学应用题解算器
被引量：
2
1
作者
杨波
张珑
罗琨杰
孙华志
机构
天津师范大学计算机与信息工程学院
出处
《天津师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2021年第5期69-74,共6页
基金
国家自然科学基金面上项目(61771173)
天津市自然科学基金重点项目(20JCZDJC00400).
文摘
在传统的seq2seq模型的基础上,加入时间卷积网络TCN设计了一种自动数学应用题解算器模型seq2seq+TCN.在数据预处理部分采用FoolNLTK分词工具和ELMo词嵌入方法,以保证较高质量的数据输入;利用LSTM和GRU的不同组合构成seq2seq模型的编码器和解码器;在seq2seq模型中加入TCN,以扩大解码器的感受野,保证应用题文本的时序性.在数据集Math23K和AI2上进行实验,结果表明,由BiLSTM-LSTM构成的seq2seq+TCN模型性能最优,答案准确率分别达到70.3%和87.5%,高于现有的2个集成seq2seq的解算器.
关键词
数学应用题解算器
深度学习
seq2seq模型
TCN
LSTM
GRU
Keywords
math word solver
deep learning
seq2seq model
TCN
LSTM
GRU
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
自动数学应用题解算器研究综述
被引量：
1
2
作者
张珑
杨波
罗琨杰
机构
天津师范大学计算机与信息工程学院
出处
《天津师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2021年第2期1-9,共9页
基金
国家自然科学基金面上资助项目(61771173).
文摘
从2个层面综述近年来自动数学应用题解算器的相关研究.首先,从数据准备层面总结应用于解算器设计的数据集的特征,以及数学应用题的自动生成方法;其次,从数学应用题解算方法层面分类介绍解算器模型,包括基于模板匹配的方法、基于统计分类的方法、基于树或图的图形方法和基于深度学习框架的方法,并分析了各类型的核心算法及性能,此外,介绍了解算器性能的评估策略;最后,指出目前研究存在的问题并对该领域的发展提出了可能的研究方向.
关键词
数学应用题解算器
模板匹配
表达式树
单位依赖图
深度学习
Keywords
math
word
problem
solver
template matching
expression tree
unit dependence graph
deep learning
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
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出处
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1
基于时间卷积网络改进的自动数学应用题解算器
杨波
张珑
罗琨杰
孙华志
《天津师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2021
2
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职称材料
2
自动数学应用题解算器研究综述
张珑
杨波
罗琨杰
《天津师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2021
1
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职称材料
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