关键词： 深度学习   群注意力机制   自动求解数学应用题   GTS模型  

摘要： 随着经济社会的飞快发展,越来越多的学校、公司以及诸多研究者将注意力投身于自动推理这个极具复杂且综合性强的领域,数学应用题的自动求解是该领域的研究方向之一。求解数学应用题常被学校教师作为一种评价学生算术能力强弱的手段,也是作为测试机器是否足够智能的标准之一。 (1)GTS模型的原有注意力模块替换为群注意力模块。将GTS原有的上下文注意力替换为多个不同功能的多头注意力模块(Multi-Head Attention)进行计算,然后再合并推理。这种并行计算的处理方式不仅加快了模型运算速度,而且使模型能够同时关注和捕捉多个方面的信息,从而更全面地理解不同类型对象之间的关联,数学应用题通常以人的实际生活为背景,问题表达以自然语言为基础,是基于其他学科领域(自然科学、社会科学)的问题。近年来,数学应用题自动求解任务取得了可喜的结果,几个典型模型DNS、Group Att和GTS表现出了较好的性能,其中目标驱动网络GTS模型采用深度学习的方法来设计解算器,并且更加关注于学习问题文本与其对应的表达式之间的映射函数,但该模型忽略了问题文本之间、不同数量之间、数量与上下文之间以及数量与问题之间的深层次逻辑语义。其次,并没有从数据预处理这一方面出发去优化模型。为此,本文在目标驱动网络GTS模型的基础上提出一种基于群注意力的数学应用题自动解算器FEG(Fool NLTK-ELMo-Group)。主要工作如下:而且也可以捕获更长距离的依赖关系。 (2)利用深度学习的方法设计预处理部分。具体而言,采用Fool NLTK分词器和词嵌入模型ELMo,获得更细粒度的语义块,便于更好地表示文本的语义信息,表达出高质量的词向量,帮助模型更好地识别并理解句子结构和含义,以此在提升自动解题模型性能的基础上重点关注数据预处理过程。 (3)构建自己的数据集MAC。通过重排、拼接、手动完善等方式,扩充Math23K数据集,按照一定规则加入了数据集Ape-test的部分数据以及利用百度翻译API将CC数据集翻译的中文数据集,以此提高数据的普适性和质量,改善模型泛化能力,更好地为系统服务。 本文围绕算术应用题的自动求解任务,在基于目标驱动网络GTS模型的基础上进行改进,将改进后的模型FEG分别在公开数据集Math23K和我们构建的MAC数据集上进行实验,结果表明,改进后的FEG模型在算术应用题求解任务上有更好的性能表现。在公开数据集Math23K上,我们的模型FEG的准确率有75.8%的精度,与GTS模型相比,准确率提高了1.5%的精度;在我们构建的MAC数据集上,准确率达76.3%。通过公开数据集以及我们构建的数据集上的实验和案例分析,验证了所提方法在求解准确率上的有效性。

关键词： 核心素养   小学数学   计算教学   算理算法  

摘要： 核心素养视域下，小学数学计算教学过程中不仅要注重学生对算法的掌握，更要深化学生对算理的理解，提高学生数学计算能力，培养其创新思维。为实现这一目标，小学数学教师可以旧知引出新知，帮助学生理解算理算法；引入各种教具，加深学生对算理算法的理解；及时纠正学生错误，确保学生对算理算法的正确运用；组织计算教学探究活动，促进学生对算理算法的运用，实现知识的内化迁移。

关键词： 小学数学   计算教学   算理算法  

摘要： 算理算法是数学计算教学内容重要的组成部分，也是学生数学计算思维形成的基础保障。在小学数学计算教学中，规范合理落实算理与算法教学，引领学生树立良好的算理思维，改善学生算法应用意识，有利于培育学生的数学素养，为学生后续计算知识的深入学习打下坚实的基础。基于此，本文就针对小学数学计算教学中算理算法教学策略进行深入分析与研究。

关键词： 人工智能   图注意力网络   自动求解数学应用题   SAU模型  

摘要： 近年来,人工智能技术发展迅速并且在很多领域应用比较广泛,例如在医疗健康,交通出行和金融行业等领域发挥着重要作用,同时在智慧教育方面的应用吸引了许多学者的关注。自动求解数学应用题(MWP)就是其中的一个热门方向,难点在于如何让机器理解数学文本问题以及其中数字与文本的逻辑关系并根据这些信息推理出正确答案。关于自动求解MWP的方法也是不断地改进,与传统的方法相比,基于深度学习的方法在求解MWP的准确率上较高,典型的有DNS、GTS和SAU等模型,其中SAU模型在求解二元一次方程组应用题当中表现较好,但该模型在对问题背景知识的理解以及数学逻辑关系的提取方面有待进一步提升,所以本文基于SAU模型研究自动求解MWP,所做工作如下: 1.添加逻辑提示器。为了增强模型的语义解析和推理数学逻辑关系能力,本文在SAU的输入部分引入逻辑提示匹配器,通过将问题本身包含的数学逻辑关系式与逻辑关系库进行匹配,从而输出与问题相关且得分高的数学关系式,最终结合问题文本一起作为编码器的输入。 2.加入背景知识库。目的是让模型能够更深入地理解到数学应用题中隐含的背景知识,所以本文基于SAU模型在Bi-GRU编码器的输出部分添加图注意力网络模块,通过实体图的形式获取问题中的知识感知表示,将隐含的背景知识与原问题中的数字信息进行连接,从而得到丰富的语义信息,最终送入树结构解码器中利用先序遍历的算法生成表达式树。 3.提出一个含有两个未知数的数学应用题数据集HBLE。该数据集是从在线教育网站上获取的含有两个未知数的数学应用题,我们进行了模板化处理,包括问题id、原问题文本、方程表达式以及答案。为了使模型具有较高的鲁棒性,我们针对数据集做初步处理,即利用回译式的数据增强机制通过调用百度API来实现对该数据集进行回译操作:中文→韩文→英文→中文,以此达到对原问题文本的数据增强效果。 在实验测试过程中,我们改进后的模型对于包含背景知识以及隐含的数学逻辑关系的问题均可以求解,并且准确率令人满意。本文在HBLE、HMWP、ALG514和Math23K数据集上均采用5折交叉验证的方式进行了实验,并与先进模型的做了对比分析。在HBLE数据集上,本文的模型在数学方程组应用题求解的准确率有着50.37%的精度;与SAU模型相比,在HMWP数据集上提高了4.42%的精度;在ALG514数据集上提高了3.04%的精度;在基准数据集Math23K上也有着0.57%准确率的提高。通过实验数据可以展现出本文模型具有较强的求解能力,在AI求解数学应用题的领域上具有重要的研究价值。

关键词： 算理   算法   数学公式   教学模式  

摘要： 数学公式是数学学习中的重要内容之一，在教学过程中有时注重记忆而忽略了对公式的理解.为了提高数学公式教学的效果，本文提出了一种基于算理与算法视角的数学公式教学模式.强调学生对数学公式推导和应用的理解，引导学生思考问题的本质和解决方法.

关键词： 小学数学   计算教学   算理算法  

摘要： 算理算法是数学计算的基础组成部分，也是影响学生计算能力提升的重要因素。在小学数学计算教学中，教师规范合理实施算理算法教学，引领学生针对算理算法的本质特征进行深入分析，可以促进学生思维能力与计算能力进一步提升。基于此，本文就针对小学数学算理算法的教学策略进行深入分析与研究。

关键词： 长短期记忆网络(LSTM)   高等数学   学习资源推荐  

摘要： 为提高推荐准确度,文章提出基于改进长短期记忆网络(LongShort-TermMemory,LSTM)模型的高等数学学习资源推荐算法。首先,在模型的输入层,通过接收学生的学习行为序列捕捉学生学习行为的时序关系。其次,通过输出层的Softmax函数,预测下一个学生行为的概率分布,进一步输出学生的学习行为动作值。最后,进行实验分析。该算法能够有效地捕捉学生的学习特征,为高等数学学习资源的个性化推荐提供了有效的解决方案。