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ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval · 会议 · Information Retrieval

2026-01-12 至 2026-01-12 共收录 1
2310.15664 2026-01-12 cs.CL

Expression Syntax Information Bottleneck for Math Word Problems

表达式语法信息瓶颈用于数学文字问题

Jing Xiong, Chengming Li, Min Yang, Xiping Hu, Bin Hu

机构 * Sun Yat-sen University(中山大学) SIAT, Chinese Academy of Sciences(中国科学院软件研究所) Lanzhou University(兰州大学) Institute for Clarity in Documentation(文档清晰研究所)

AI总结 本文提出ESIB方法,通过信息瓶颈理论提取数学文字问题的表达式语法本质特征,通过多模型相互学习和自蒸馏损失提升模型泛化能力与解题多样性。

Comments This paper has been accepted by SIGIR 2022. The code can be found at https://github.com/menik1126/math_ESIB

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