一种基于深度增强学习的代数应用题自动求解器

摘要

本发明属于人工智能技术领域，公开了一种基于深度增强学习的代数应用题自动求解器，所述基于深度增强学习的代数应用题自动求解器采用数字策略来识别相关数字作为表达式树的最底层，通过确定数字节点的运算符节点，以自底向上的方式构建表达式树；提取三个相关数字(13,4,9)作为表达式树的最底层。本发明的方法比当前最先进的方法更有效、更准确。和对比算法相比，本发明的框架在提高准确率的同时仅仅需要低于它们10倍的运行时间来求解一道应用题。更重要的是，在最具挑战性的基准数据集上，将准确率从45.2％提高到了63.7％，验证了DQN框架的通用性。