Interpretable geometry problem solving using improved RetinaNet and graph convolutional network
Autores: Jian, Pengpeng; Guo, Fucheng; Pan, Cong; Wang, Yanli; Yang, Yangrui; Li, Yang
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Interpretable geometry problem solving using improved RetinaNet and graph convolutional network
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Propone
Solución geométrica interpretable
Conjunto de lenguaje formal
Información de la estructura del gráfico
Predicción de teoremas
Analizador de diagramas
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
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Citaciones: Sin citaciones
Este documento propone una solución de geometría interpretable basada en el conjunto de lenguaje formal de texto y diagrama. Los problemas de geometría se resuelven utilizando máquinas; sin embargo, las máquinas enfrentan desafíos en el procesamiento de lenguaje natural y visión por computadora. Se ha logrado un progreso significativo en la mejora de los métodos existentes en la extracción de lenguajes formales geométricos. Sin embargo, el descuido de la información de la estructura de gráficos en el lenguaje formal y la falta de un mayor refinamiento del conjunto de lenguaje extraído pueden llevar a una predicción deficiente de teoremas y una baja precisión en la resolución de problemas. En este documento, se construye un grafo de lenguaje formal utilizando el conjunto de lenguaje formal extraído y se aplica a la predicción de teoremas utilizando una red convolucional de gráficos. Para extraer mejor el conjunto de relaciones de los elementos del diagrama, se propone un analizador de diagramas mejorado. Los resultados de las pruebas indican que el método mejorado tiene buenos resultados al resolver problemas de geometría interpretable.
Descripción
Este documento propone una solución de geometría interpretable basada en el conjunto de lenguaje formal de texto y diagrama. Los problemas de geometría se resuelven utilizando máquinas; sin embargo, las máquinas enfrentan desafíos en el procesamiento de lenguaje natural y visión por computadora. Se ha logrado un progreso significativo en la mejora de los métodos existentes en la extracción de lenguajes formales geométricos. Sin embargo, el descuido de la información de la estructura de gráficos en el lenguaje formal y la falta de un mayor refinamiento del conjunto de lenguaje extraído pueden llevar a una predicción deficiente de teoremas y una baja precisión en la resolución de problemas. En este documento, se construye un grafo de lenguaje formal utilizando el conjunto de lenguaje formal extraído y se aplica a la predicción de teoremas utilizando una red convolucional de gráficos. Para extraer mejor el conjunto de relaciones de los elementos del diagrama, se propone un analizador de diagramas mejorado. Los resultados de las pruebas indican que el método mejorado tiene buenos resultados al resolver problemas de geometría interpretable.