초록
인공지능(AI)에서 자동 기하 문제 해결의 도전 과제는 다중 모드 정보와 수학을 이해하는 것을 포함합니다. 현재 방법들은 기하 도형을 정확히 해석하는 데 어려움을 겪고 있어, 이로 인해 효과적인 문제 해결이 방해받고 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 우리는 자연어 설명(Natural Language Description)을 사용한 기하 문제 해결(Geometry problem sOlver with natural Language Description, GOLD) 모델을 제시합니다. GOLD 모델은 도형 내부의 기호와 기하 원시 형태를 별도로 처리하여 기하 관계의 추출을 향상시키며, 추출된 관계를 자연어 설명으로 변환하여 대규모 언어 모델을 효율적으로 활용하여 기하 문제를 해결합니다. 실험 결과, GOLD 모델은 UniGeo 데이터셋에서 이전 최고 방법인 Geoformer 모델보다 계산과 증명 하위 집합에서 각각 12.7%와 42.1%의 정확도 향상을 달성하였습니다. 또한 PGPS9K와 Geometry3K 데이터셋에서도 이전 최고 모델인 PGPSNet을 능가하며, 각각 1.8%와 3.2%의 정확도 향상을 얻었습니다.