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生成,推理与排序:基于多任务架构的数学文字题生成(Generating, Reasoning & Ranking: Multitask Learning Framework for Math Word Problem Generation)

no code implementations CCL 2022 Tianyang Cao, Xiaodan Xu, Baobao Chang

“数学文字题是一段能反映数学等式潜在逻辑的叙述性文本。成功的数学问题生成在语言生成和教育领域都具有广阔的应用前景。前人的工作大多需要人工标注的模板或关键词作为输入, 且未考虑数学表达式本身的特点。本文提出了一种多任务联合训练的问题文本生成模型。我们设计了三个辅助任务, 包括数字间关系抽取、数值排序和片段替换预测。他们与生成目标联合训练, 用以监督解码器的学习, 增强模型对运算逻辑和问题条件的感知能力。实验证明所提方法能有效提升生成的数学文字题的质量。”

Math

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