Apprendre à raisonner de manière déductive : la résolution de problèmes mathématiques comme une extraction de relations complexes

La résolution de problèmes mathématiques à mots nécessite un raisonnement déductif portant sur les quantités mentionnées dans le texte. De nombreuses recherches récentes se sont principalement appuyées sur des modèles de type séquence à séquence ou séquence à arbre pour générer des expressions mathématiques, sans effectuer explicitement de raisonnement relationnel entre les quantités présentes dans le contexte. Bien que ces approches soient empiriquement efficaces, elles ne fournissent généralement pas d'explications concernant les expressions produites. Dans ce travail, nous considérons cette tâche comme un problème complexe d'extraction de relations, et proposons une nouvelle méthode qui présente des étapes de raisonnement déductif explicites, permettant de construire itérativement les expressions cibles, chaque étape impliquant une opération élémentaire entre deux quantités afin d’en définir la relation. À travers des expérimentations étendues sur quatre jeux de données standard, nous démontrons que le modèle proposé surpasser significativement les modèles de référence existants. Nous montrons également que la procédure déductive non seulement offre des étapes plus explicables, mais permet également d’obtenir des prédictions plus précises pour les questions nécessitant un raisonnement plus complexe.