声明
第一章 绪论
1.1 研究工作的背景与意义
1.2 国内外研究历史与现状
1.3 本文的主要贡献与创新
1.4 本文的结构安排
第二章 数学应用题自动求解的研究现状
2.1 算术应用题
2.1.1 方法
2.1.2 实验
2.2 方程组应用题
2.2.1 方法
2.2.2 实验
2.3 总结
第三章 基于深度Q网络的数学应用题求解器
3.1 相关理论
3.1.1 强化学习
3.2 方法描述
3.2.1 状态
3.2.2 动作
3.2.3 奖励函数
3.2.4 参数学习
3.2.5 训练
3.3 实验
3.3.1 实验设定
3.3.2 实验结果
3.3.3 错误分析
3.4 本章小结
第四章 基于序列到序列模型的数学应用题求解器
4.1 背景与动机
4.2.1 问题描述
4.2.2 方程归一化
4.2.3 模型
4.3 实验
4.3.1 实验结果
4.3.2 个例分析
4.4 本章小结
第五章 基于递归神经网络的数学应用题求解器
5.1 背景与动机
5.2 方法描述
5.2.1 方程模板
5.2.2 方程归一化
5.2.3 模板预测
5.2.4 答案生成模块
5.3 实验
5.3.1 数据集
5.3.2 参数设置
5.3.3 结果准确率
5.3.4 分步分析
5.3.5 错误分析
5.4 本章小结
第六章 全文总结与展望
6.1 全文总结
6.2 展望
致谢
参考文献
攻硕期间取得的研究成果
