AkihikoWatanabe
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1 year ago Mathematical reasoning is a fundamental aspect of human intelligence and is applicable in various fields, including science, engineering, finance, and everyday life. The development of artificial intelligence (AI) systems capable of solving math problems and proving theorems in language has garnered significant interest in the fields of machine learning and natural language processing. For example, mathematics serves as a testbed for aspects of reasoning that are challenging for powerful deep learning models, driving new algorithmic and modeling advances. On the other hand, recent advances in large-scale neural language models have opened up new benchmarks and opportunities to use deep learning for mathematical reasoning. In this survey paper, we review the key tasks, datasets, and methods at the intersection of mathematical reasoning and deep learning over the past decade. We also evaluate existing benchmarks and methods, and discuss future research directions in this domain.
Translation (by gpt-3.5-turbo)
- 数学的な推論は人間の知能の基本的な側面であり、科学、工学、金融、日常生活などさまざまな分野で応用されています。数学の問題を解決し、定理を証明することができる人工知能（AI）システムの開発は、機械学習と自然言語処理の分野で大きな関心を集めています。たとえば、数学は強力なディープラーニングモデルにとって困難な推論の側面をテストするためのテストベッドとして機能し、新しいアルゴリズムとモデリングの進歩を推進しています。一方、大規模なニューラル言語モデルの最近の進歩により、数学的な推論に対してディープラーニングを利用するための新しいベンチマークと機会が開かれました。本調査論文では、過去10年間にわたる数学的な推論とディープラーニングの交差点での主要なタスク、データセット、および方法をレビューします。また、既存のベンチマークと方法を評価し、この領域の将来の研究方向について議論します。
Summary (by gpt-3.5-turbo)
- 数学的な推論とディープラーニングの関係についての調査論文をレビューし、数学的な推論におけるディープラーニングの進歩と将来の研究方向について議論しています。数学的な推論は機械学習と自然言語処理の分野で重要であり、ディープラーニングモデルのテストベッドとして機能しています。また、大規模なニューラル言語モデルの進歩により、数学的な推論に対するディープラーニングの利用が可能になりました。既存のベンチマークと方法を評価し、将来の研究方向についても議論しています。
https://virtual2023.aclweb.org/paper_P35.html