学习演绎推理：作为复杂关系提取的数学单词问题解决
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学习演绎推理：作为复杂关系提取的数学单词问题解决
Learning to Reason Deductively: Math Word Problem Solving as Complex Relation Extraction
解决数学单词问题需要对文本中的数量进行演绎推理。最近的各种研究工作大多依赖于序列到序列或序列到树模型来生成数学表达式，而没有在给定上下文中显式地执行数量之间的关系推理。虽然经验上有效，但这种方法通常不会为生成的表达式提供解释。在这项工作中，我们将该任务视为一个复杂的关系提取问题，提出了一种新的方法，该方法提供了可解释的演绎推理步骤，以迭代地构造目标表达式，其中每个步骤都涉及对定义其关系的两个量的原始操作。通过在四个基准数据集上的大量实验，我们表明所提出的模型显著优于现有的强基线。我们进一步证明，演绎过程不仅提供了更多可解释的步骤，而且使我们能够对需要更复杂推理的问题做出更准确的预测。
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