文献

J-GLOBAL ID：201802252575502590   整理番号：18A0414565

構文-意味モデルを用いた自然言語の幾何学的問題の自動理解と形式化

AUTOMATIC UNDERSTANDING AND FORMALIZATION OF NATURAL LANGUAGE GEOMETRY PROBLEMS USING SYNTAX-SEMANTICS MODELS

著者 (2件)： GAN Wenbin (Central China Normal Univ., Wuhan, CHN) ,  YU Xinguo (Central China Normal Univ., Wuhan, CHN)
資料名： International Journal of Innovative Computing, Information and Control  (International Journal of Innovative Computing, Information and Control)
巻： 14  号： 1  ページ： 83-98  発行年： 2018年02月 
JST資料番号： F1199A  ISSN： 1349-4198  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 自然言語の問題を自動的に理解することは,自動解決における長年の挑戦的研究の課題である。本稿では,自然言語の意味理解の問題としてではなく幾何学的問題の理解を関係抽出の問題としてモデル化し,さらに,エンティティおよび要素の幾何学的属性パターンが関係抽出において重要な役割を果たすことを発見する。これらの考えに基づいて,本稿では,幾何学的問題を理解するための構文-意味(S2)モデルアプローチを提案し,与えられた幾何学的問題を表現する一連の関係を生成することを目標とする。次に,形式化された幾何学的関係を,幾何学的解を得る操作のために,対象システム-自然表現に変換する。テスト問題のデータセットで行われた実験では,質問の91.5%が正しく理解され解決され,これらの問題の形式化におけるF1値が実質的に高い(0.990)ことを示す。また,提案された方法が最先端の方法と比較して良好な性能を達成できることも示す。自動理解の方法をさまざまな幾何学的システムと統合することで,自動解決の効率と理解力が大幅に向上する。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *言語理解 ,  *モデル ,  *特性 ,  文法 ,  抽出 ,  数値 ,  効率
準シソーラス用語： F値 ,  *意味モデル ,  関係抽出 ,  *幾何学的特性 ,  *形式モデル ,  構文 ,  *自然言語理解 ,  変換効率

分類 (1件)： 自然語処理  (JE06000L)

引用文献 (27件)：

• X. Chen, Representation and automated transformation of geometric statements, Journal of Systems Science and Complexity, vol.27, no.2, pp.382-412, 2014.
• W. K. Wong, S. C. Hsu, S. H. Wu et al., LIM-G: Learner-initiating instruction model based on cognitive knowledge for geometry word problem comprehension, Computers & Education, vol.48, no.4, pp.582-601, 2007.
• A. Mukherjee and U. Garain, A review of methods for automatic understanding of natural language mathematical problems, Artificial Intelligence Review, vol.29, no.2, pp.93-122, 2008.
• M. Seo, H. Hajishirzi, A. Farhadi et al., Solving geometry problems: Combining text and diagram interpretation, Proc. of the 2015 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP), pp.17-21, 2015.
• A. Mukherjee and U. Garain, Understanding of natural language text for diagram drawing, Proc. of the 13th International Conference on Artificial Intelligence and Soft Computing, 2009.

タイトルに関連する用語 (7件)： 構文 ,  意味モデル ,  言語 ,  幾何学 ,  問題 ,  理解 ,  形式化