HyperAIHyperAI
منذ 15 أيام

MWPToolkit: إطار مفتوح المصدر لحل مشاكل الرياضيات الكلامية القائمة على التعلم العميق

Yihuai Lan, Lei Wang, Qiyuan Zhang, Yunshi Lan, Bing Tian Dai, Yan Wang, Dongxiang Zhang, Ee-Peng Lim
MWPToolkit: إطار مفتوح المصدر لحل مشاكل الرياضيات الكلامية القائمة على التعلم العميق
الملخص

لطالما كانت تطوير حلول تلقائية لمشاكل الرياضيات النصية (MWP) موضع اهتمام باحثي معالجة اللغة الطبيعية منذ ستينيات القرن الماضي. وفي السنوات الأخيرة، شهدنا زيادة ملحوظة في عدد المجموعات البيانات والأساليب القائمة على التعلم العميق التي تم اقتراحها لحل مشاكل MWP بشكل فعّال. ومع ذلك، فإن معظم الطرق الحالية تُختبر فقط على مجموعة بيانات واحدة أو اثنتين، وتختلف في التكوينات، مما يؤدي إلى نقص في المقارنة الموحدة والمعيارية والعادلة والشاملة بين هذه الطرق. تقدم هذه الورقة MWPToolkit، وهي أول إطار مفتوح المصدر لحل مشاكل MWP. في MWPToolkit، قمنا بتحليل عملية الحل في الحلول الحالية لمشاكل MWP إلى مكونات أساسية متعددة، وفصل النماذج إلى وحدات قابلة لإعادة الاستخدام بكفاءة عالية. كما نقدّم وظيفة بحث في القيم المُعاملية (hyper-parameter search) لتعزيز الأداء. بشكل إجمالي، نفذنا وقارنا 17 نموذجًا لحل مشاكل MWP على أربع مجموعات بيانات شائعة لتكوين معادلة واحدة، ونماذج اثنتين لتكوين معادلات متعددة. تُمكّن هذه الميزات MWPToolkit من أن تكون مناسبة للباحثين لاستنساخ النماذج الأساسية المتقدمة وتطوير حلول جديدة لمشاكل MWP بسرعة. يمكن الوصول إلى الكود والوثائق عبر الرابط: https://github.com/LYH-YF/MWPToolkit.

MWPToolkit: إطار مفتوح المصدر لحل مشاكل الرياضيات الكلامية القائمة على التعلم العميق | أحدث الأوراق البحثية | HyperAI