小学数学应用题自动解题_杂记

机器学习导论大作业

赛题

赛题名

小学数学应用题自动解题

背景

阅读理解是近年来NLU的一个常见任务，通常要求在大段文本中理解关键信息。由于很多关键信息直接来源于文本的关键句子，所以很难衡量模型本身的”理解能力“，而机器对内容的理解是衡量AI在教育领域发展的一个重要依据。应用题包含简单的文字表述，相对密集的推理和计算，是评估机器阅读理解能力的一个重要场景。同时，应用题也是K12教研的重要组成部分，如果机器能完美的理解题意，将会给AI在教育中的发展产生巨大的想象空间。

任务

该任务是为了衡量现有机器学习模型在应用题理解方面的能力，模型读入一个应用题，输出该题的结果。为了降低任务的难度，赛题选择小学数学1-6年级校内题目。

例如：

商店有4框苹果，每框55千克，已经卖出135千克，还剩多少千克苹果？=85
玩具厂生产了960个电子玩具，每3个装一盒，每5盒装一箱，一共装了多少箱？=64

数据集

ape210k

数据样例：

{
    "id": "254761",
    "segmented_text": "小 王 要 将 150 千 克 含 药 量 20% 的 农 药 稀 释 成 含 药 量 5% 的 药 水 ． 需 要 加 水 多 少 千 克 ？",
    "original_text": "小王要将150千克含药量20%的农药稀释成含药量5%的药水．需要加水多少千克？",
    "ans": "450",
    "equation": "x=150*20%/5%-150"
}

模型

以original_text为输入、equation为输出，以“BERT+UniLM”为基础架构，训练一个Seq2Seq模型。¹

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赛题

赛题名

背景

任务

数据集

模型

BERT

bert4keras

工具

解题思路

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