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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

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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

Consultas: 52

Citaciones: Sin citaciones


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.

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