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SSEmb:一种结合结构和语义嵌入的数学公

式检索框架

RuyinLiXiaoyuChen∗

SchoolofMathematicalSciences,SchoolofMathematicalSciences,

BeihangUniversityBeihangUniversity

Beijing,ChinaBeijing,China

liruyin@chenxiaoyu@

摘要CCSConcepts

本公式检索是数学信息检索中的一个重要主题。我们提•Informationsystems→Retrievalmodels.

译出了SSEmb,一种能够捕捉数学公式的结构和语义特

中征的新嵌入框架。在结构上,我们采用图对比学习来Keywords

2编码表示为操作符图的公式。为了增强这些公式图的数学信息检索,公式检索,图对比学习,图数据扩增

v结构多样性同时保持其数学有效性,我们通过替代策

2

6略引入了一种新的图数据增强方法。在语义上,我们

1

4使用Sentence-BERT来编码公式的周围文本。最后,1介绍

0.对于每个查询及其候选者,分别计算结构和语义相似

8性,然后通过加权方案融合这些相似性。在ARQMath-在情境化的ARQMath-3公式检索任务[12]中,来自社

0

53公式检索任务中,SSEmb的P’@10和nDCG’@10指区问答(CQA)帖子的公式被用作查询来从帖子语料

2标上超过了现有的基于嵌入的方法超过5个百分点。库中检索相关公式。此任务对于数学信息检索(MIR)

:

v

i此外,SSEmb增强了其他方法的所有运行表现,并且至关重要,因为它有助于用户探索公式的含义、推导

x

r当与Approach0结合时达到了最先进的结果。和应用,支持诸如问题解决、概念学习以及跨域数学

a

推理等下游任务。然而,结构高度相似的公式可能属

∗于具有不同含义的不同领域,而结构不相似的公式可

CorrespondingAuthor

以包含语义相关的术语,提供有用的数学见解。因此,

公式检索的关键挑战在于检索出数学上有意义的信

Permissiontomakedigitalorhardcopiesofallorpartofthisworkforpersonal

orclassroomuseisgrantedwithoutfeeprovidedthatcopiesarenotmadeor息,这需要评估相关性时不仅基于结构相似性,还基

distributedforprofitorcommercialadvantageandthatcopiesbearthisnotice于周围文本提供的语义线索。

andthefullcitationo

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