KCC 2021
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
모사학습의 문장형 수학 문제 자동 풀이 적용 가능성 탐구 |
| 영문제목(English Title) |
Applying imitation learning to automatic math word problem solving |
| 저자(Author) |
김부근
권가진
Bugeun Kim
Gahgene Gweon
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 48 NO. 01 PP. 0322 ~ 0324 (2021. 06) |
한글내용
(Korean Abstract) |
문장형 수학 문제의 자동 풀이는 자연어 수학 문제를 기계가 이해하고 필요한 정답 수식을 생성하는 작업이다. 선행 연구들은 지도 학습 방법론을 적용하여 자동 문제 풀이를 시도해 왔다. 하지만 자동 풀이는 앞서 생성된 식이 뒤이어 생성되는 식에 영향을 주는 구조화된 예측 문제이다. 이러한 구조화된 예측 문제는 지도 학습 방법론(supervised learning)보다 모사 학습 방법(imitation learning)이 성능 개선에 도움이 된다고 알려져 있기 때문에, 이 논문에서는 자동 풀이 기술을 모사 학습 방법으로 훈련할 수 있는지 확인해보았다. 지도 학습 방법과 DAGGER 모사 학습 방법의 비교 실험 결과, 모사 학습은 지도 학습보다 성능이 개선되지는 않았지만, 대등한 성능을 낼 수 있음을 확인하였다. |
영문내용
(English Abstract) |
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