Machine generation of Arithmetic Word Problems (AWPs) is challenging as they express quantities and mathematical relationships and need to be consistent. ML-solvers require a large annotated training set of consistent problems with language variations. Exploiting domain-knowledge is needed for consistency checking whereas LSTM-based approaches are good for producing text with language variations. Combining these we propose a system, OLGA, to generate consistent word problems of TC (Transfer-Case) type, involving object transfers among agents. Though we provide a dataset of consistent 2-agent TC-problems for training, only about 36% of the outputs of an LSTM-based generator are found consistent. We use an extension of TC-Ontology, proposed by us previously, to determine the consistency of problems. Among the remaining 64%, about 40% have minor errors which we repair using the same ontology. To check consistency and for the repair process, we construct an instance-specific representation (ABox) of an auto-generated problem. We use a sentence classifier and BERT models for this task. The training set for these LMs is problem-texts where sentence-parts are annotated with ontology class-names. As three-agent problems are longer, the percentage of consistent problems generated by an LSTM-based approach drops further. Hence, we propose an ontology-based method that extends consistent 2-agent problems into consistent 3-agent problems. Overall, our approach generates a large number of consistent TC-type AWPs involving 2 or 3 agents. As ABox has all the information of a problem, any annotations can also be generated. Adopting the proposed approach to generate other types of AWPs is interesting future work.


翻译:智能生成语言问题( AWPs) 的机器生成具有挑战性, 因为它们表示数量和数学关系, 并且需要保持一致 。 ML- Solvers 需要大量带有附加说明的培训, 与语言变异有一致的问题 。 需要开发域知识来进行一致性检查, 而基于 LSTM 的LSTM 方法对生成文本和语言变异是好的 。 将这些方法结合起来, 我们建议建立一个系统, OLGA, 以产生一致的字型问题, 包括代理商之间的物体传输。 虽然我们为培训提供了一套具有一致性的 2 个代理商 TC 问题数据集, 但只有基于 LSTM 的生成器输出的36 % 。 我们之前提出的使用 TC- Ontocal 来决定问题的扩展 。 在其余的 64% 中, 大约 40% 有轻微的错误, 我们用相同的文理学来修正 。 为了检查一致性, 我们用基于实例的方法 。 我们用一个判分解和 BERT 模型来解决这个任务中的大型 A型 3 。 。 与LMS 的训练 将一个持续的解 问题 。 。

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