主讲人:刘成林

主要内容:人工智能领域对数学问题求解进行了长期深入研究，近年来得益于深度学习的发展，文本问题求解取得了显著进展。但是，融合文本和几何图分析的几何问题求解还是一个挑战。我们在这方面开展了一些初步的工作：建立了较大规模的平面几何图形解析和几何问题求解数据库，提出了一个基于实例分割和图神经网络的几何图解析方法；对于几何问题求解，我们把几何图描述转化为文本子句，提出了一个融合文本问题和几何图描述特征的神经解题器，该解题器用一个受限GRU 解码器 迭代输出解题程序代码，根据程序给出解题答案。我们的方法 取得了跟已有的基于符号推理的解题器类似的性能，明显优于 已有的神经解题器。未来在结合神经解题器与知识推理、大模 型等方面有很多改进空间。

时间:2023年10月13日上午09:00

地点:计算机与信息工程学院明理1-105