要約
人工知能（AI）における自動幾何学問題解決の課題は、マルチモーダル情報と数学の理解にかかわっています。現行の方法では、幾何学図形を正確に解釈することが難しく、これが効果的な問題解決を妨げています。この課題に対処するため、私たちは自然言語記述を用いた幾何学問題解決モデル（Geometry problem sOlver with natural Language Description: GOLD）を提案します。GOLDは、図形内のシンボルと幾何学的原始要素を別々に処理することで、幾何学的関係の抽出を強化します。その後、抽出された関係を自然言語記述に変換し、大規模言語モデルを効率的に活用して幾何学問題を解決します。実験結果によると、GOLDモデルはUniGeoデータセットで以前最良の方法であったGeoformerモデルに対して、計算部分と証明部分においてそれぞれ12.7%と42.1%の精度向上を達成しています。さらに、PGPS9KおよびGeometry3Kデータセットにおいても、以前最良のモデルであるPGPSNetに対して、それぞれ1.8%と3.2%の精度向上が見られています。