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Introducing MathQA: a Math-Aware question answering system

机译：MathQA简介：数学感知问题解答系统

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PurposeThis paper aims to present an open source math-aware Question Answering System based on Ask Platypus.Design/methodology/approachThe system returns as a single mathematical formula for a natural language question in English or Hindi. These formulae originate from the knowledge-based Wikidata. The authors translate these formulae to computable data by integrating the calculation engine sympy into the system. This way, users can enter numeric values for the variables occurring in the formula. Moreover, the system loads numeric values for constants occurring in the formula from Wikidata.FindingsIn a user study, this system outperformed a commercial computational mathematical knowledge engine by 13 per cent. However, the performance of this system heavily depends on the size and quality of the formula data available in Wikidata. As only a few items in Wikidata contained formulae when the project started, the authors facilitated the import process by suggesting formula edits to Wikidata editors. With the simple heuristic that the first formula is significant for the paper, 80 per cent of the suggestions were correct.Originality/valueThis research was presented at the JCDL17 KDD workshop.
机译：目的本文旨在提出一个基于Ask Platypus的开源数学感知问答系统。设计/方法/方法系统以英语或北印度语的自然语言问题作为单个数学公式返回。这些公式源自基于知识的Wikidata。通过将计算引擎符号集成到系统中，作者将这些公式转换为可计算的数据。这样，用户可以为公式中出现的变量输入数值。此外，系统从Wikidata加载公式中出现的常量的数值。结果在用户研究中，该系统的性能比商业计算数学知识引擎高出13％。但是，此系统的性能在很大程度上取决于Wikidata中提供的公式数据的大小和质量。由于项目启动时Wikidata中只有少数项目包含公式，因此作者向Wikidata编辑器建议了公式编辑，从而简化了导入过程。凭着简单的启发，第一个公式对本文很重要，所以80％的建议是正确的。原创性/价值这项研究在JCDL17 KDD研讨会上进行。

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