GAPS : Résolveur de Problèmes Conscient de la Géométrie

La résolution de problèmes géométriques représente un défi considérable au sein de la communauté du traitement automatique du langage naturel (TALN). Les approches actuelles s'appuient souvent sur des modèles conçus pour résoudre des problèmes de mathématiques en langage naturel, négligeant les caractéristiques uniques des problèmes géométriques. De plus, la recherche actuelle se concentre principalement sur les problèmes de calcul en géométrie, tout en ignorant d'autres aspects essentiels tels que les démonstrations. Dans cette étude, nous abordons ces limitations en proposant le modèle Geometry-Aware Problem Solver (GAPS). GAPS est spécifiquement conçu pour générer des programmes de solution pour divers types de problèmes géométriques grâce à son classificateur unique de type de problème. Pour atteindre cet objectif, GAPS traite le programme de solution comme une composition d'opérateurs et d'opérandes, séparant leurs processus de génération. De plus, nous introduisons une méthode d'amélioration des éléments géométriques, qui renforce la capacité de GAPS à reconnaître précisément les éléments géométriques. En tirant parti de ces améliorations, GAPS montre des performances remarquables dans la résolution de problèmes géométriques. Nos expériences menées sur l'ensemble de données UniGeo démontrent la supériorité de GAPS par rapport au modèle d'avant-garde Geoformer. Plus précisément, GAPS réalise une amélioration de précision supérieure à 5,3 % pour les tâches de calcul et une impressionnante amélioration de 41,1 % pour les tâches de démonstration. Il convient également de noter que GAPS atteint une précision impressionnante de 97,5 % sur les problèmes de démonstration, représentant une avancée significative dans la résolution des tâches liées aux preuves en géométrie.