초록
수학적 단어 문제를 해결하는 것은 텍스트 내에 포함된 양들 사이의 추론을 필요로 한다. 최근의 다양한 연구들은 주로 수식을 생성하기 위해 시퀀스-투-시퀀스 또는 시퀀스-투-트리 모델에 의존해왔으며, 주어진 맥락 내에서 양들 사이의 관계 추론을 명시적으로 수행하지는 않았다. 비록 이러한 접근 방식은 실험적으로 효과적이지만, 생성된 수식에 대한 설명을 제공하지는 못한다. 본 연구에서는 이 작업을 복잡한 관계 추출 문제로 간주하고, 목표 수식을 반복적으로 구성하는 과정에서 설명 가능한 추론 단계를 제시하는 새로운 접근법을 제안한다. 여기서 각 단계는 두 양 간의 관계를 정의하는 기본 연산을 포함한다. 네 가지 벤치마크 데이터셋에서 실시한 광범위한 실험을 통해 제안하는 모델이 기존의 강력한 기준 모델들을 상당히 능가함을 보였다. 또한, 추론 절차가 설명 가능성이 높은 단계를 제공할 뿐만 아니라, 더 복잡한 추론이 필요한 질문에 대해 더 정확한 예측을 가능하게 한다는 점도 입증하였다.