论文笔记 | MathDQN: Solving Arithmetric Word Problems via Deep Reinforcement Learning

本文主要是介绍论文笔记 | MathDQN: Solving Arithmetric Word Problems via Deep Reinforcement Learning，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

简介

Lei Wang 和 Dongxiang Zhang团队在AAAI18上发表的文章，使用了DQN来解决MWP(Math Word Problem)问题。

Motivation

在将问题表达成一个表达式树的时候，有一种方法是枚举所有的操作数，组成树的叶子节点。这种方法所需的搜索空间很大，虽然有一些剪枝的算法可以运用，但仍不能满足需求。

在实践中，可以发现Deep Q-netwrok能够处理搜索空间很大的问题。比如：游戏场景。

所以本文想要用deep Q-network来解决math word problem。

MathDQN框架

步骤为：

• 首先提取问题文本中的相关操作数
• 对操作数根据表达式树的构造顺序进行排列
• 每一个迭代，选择两个操作数，将它们的上下文相关的向量表示作为当前state
• 将state向量输入两层的前馈神经网络，得出当前的两个操作数的最近公共祖先的操作符
• 对于groundtruth的操作符，如果一致则给出正向反馈，否则给出负反馈。

对应强化学习的要素：

• state：当前状态用两个操作数的上下文向量来表示
• action：指两个操作数的最近公共祖先的操作符
• reward：操作符正确，则给出奖励；否则惩罚。

优缺点分析

strong points:

• 第一次使用强化学习来解决MWP问题，设计了合理地状态空间、动作空间和奖励函数。
• motivation很好，利用了DQN解决搜索空间大的问题。

weak points:

• 文中使用的数据集规模较小，三个数据集中都包含少于1000个题目。17年发表的文章DNS中提供的较大规模数据集Math23K已经被广泛使用，但这里没有用到。【是否能适用于大规模数据，需要根据代码进一步确定。】

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