MWPToolkit : Un cadre open-source pour des solveurs de problèmes mathématiques par mot basés sur l'apprentissage profond

Le développement de solveurs automatiques de problèmes mathématiques à mots (MWP) a retenu l’attention des chercheurs en traitement du langage naturel depuis les années 1960. Ces dernières années, un nombre croissant de jeux de données et de méthodes fondées sur l’apprentissage profond ont été proposés afin de résoudre efficacement les MWPs. Toutefois, la plupart des méthodes existantes sont évaluées uniquement sur un ou deux jeux de données, avec des configurations variées, ce qui entraîne un manque de comparaison unifiée, standardisée, équitable et exhaustive entre les approches. Ce papier présente MWPToolkit, le premier cadre open-source dédié à la résolution des MWPs. Dans MWPToolkit, nous décomposons le processus des solveurs MWP existants en plusieurs composants fondamentaux et découplons leurs modèles en modules hautement réutilisables. Nous proposons également une fonction de recherche de hyperparamètres afin d’améliorer les performances. Au total, nous implémentons et comparons 17 solveurs MWP sur 4 benchmarks largement utilisés pour la génération d’équations simples, ainsi que sur 2 benchmarks pour la génération de plusieurs équations. Ces fonctionnalités rendent MWPToolkit particulièrement adapté aux chercheurs souhaitant reproduire des modèles de référence avancés ou développer rapidement de nouveaux solveurs MWP. Le code source et la documentation sont disponibles à l’adresse suivante : https://github.com/LYH-YF/MWPToolkit.