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工
智
慧
計
畫
Arti cial Intelligence Projects 本計畫一個主要目標是建構小學數學自動解題及解釋系 問「400 元可買幾公斤？」，「或 8 公斤要多少元？」等等。
也就是說，每個句子在題目中都扮演某種角色，這個角
統。我們用簡化法來理解文字題中每個句子，將之轉換 色通常會搭配其他相關角色的句子，前後呼應。根據這
成 incidence map，並加入每個句子的數學含意。譬如， 種句子的依存關係，我們就可以從問句推導至其相關句，
「蘋果每十公斤 300 元」（或十公斤蘋果 300 元）這個 及其間的數學關係的流程。
句子是表示「單位價」的意思，其數學含意就是蘋果每
公斤 30 元。其次，句子中有單位價的描述時，經常就會
我 們 另 一 個 創 新 是， 利 用 自 然 語 言 的「 腳 本 」（NL 這個腳本中每一個「指令」都會再產生更細部的腳本，
script）來描述這種流程關係。譬如下面這題： 並由電腦理解後執行，直到每個指令的答案都算出來為
止。最後，利用這些腳本的敘述自動組成解題過程的「解
一張貼紙五元，小明有兩張貼紙，小華花了二十元買 釋 」。 遇 到 條 件 不 足 的 情 況， 系 統 會 自 動 回 應「 找 不
貼紙，兩人共有幾張？ 到…，此題無法計算」。最初的腳本是由人撰寫，之後
遇到相似的句子則機器會利用相同的框架進行「代換」，
從「一張貼紙五元」，我們知道這是貼紙的單位價。「小 自動產生類似的腳本。句子的相似度則是由 incidence
華花了二十元買貼紙」就可以直接推出「小華買了四張 map 的比對來決定。比對時，句子中的字、詞需要作合
貼紙」，也就是「小華擁有四張貼紙」。最後的問句「兩 適的 generalization，以擴張這些腳本之應用範圍。
人共有幾張？」會產生一個解題的「腳本」如下：
1. 找出幾張「什麼」
2. 找出兩人是哪兩個人
3. 找出每人擁有的貼紙數目
4. 將 (3) 的數目相加
以自然語言腳本來描述解題流程的優點是，非程式背景 意、更合適的客製化腳本。這在對話系統中，非常有用。
的專業領域人員（譬如：PM）也看得懂並能撰寫這些指 因此，我們已經將這套方法應用到財經相關的對話系統
令。當錯誤發生時容易找出原因並加以修正，不必事事 中，成效也非常卓著。
仰賴軟體工程師。如此，專業人員有可能設計出更富創
縱觀而言 /
本計畫有兩大重要貢獻：首先，是發展獨特、簡單的「簡化法」來搭配既有的 SPBA 做為中文句子剖
析及理解的工具。其次，是利用自然語言的腳本來描述解題及對話的流程。將知識與程式區隔開來，
讓非程式背景的專業人員也可用自然語言的指令來操控程式，充分貢獻其領域 know-how，並建立更
完善的應用系統。
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Arti cial Intelligence Projects 本計畫一個主要目標是建構小學數學自動解題及解釋系 問「400 元可買幾公斤？」，「或 8 公斤要多少元？」等等。
也就是說，每個句子在題目中都扮演某種角色，這個角
統。我們用簡化法來理解文字題中每個句子，將之轉換 色通常會搭配其他相關角色的句子，前後呼應。根據這
成 incidence map，並加入每個句子的數學含意。譬如， 種句子的依存關係，我們就可以從問句推導至其相關句，
「蘋果每十公斤 300 元」（或十公斤蘋果 300 元）這個 及其間的數學關係的流程。
句子是表示「單位價」的意思，其數學含意就是蘋果每
公斤 30 元。其次，句子中有單位價的描述時，經常就會
我 們 另 一 個 創 新 是， 利 用 自 然 語 言 的「 腳 本 」（NL 這個腳本中每一個「指令」都會再產生更細部的腳本，
script）來描述這種流程關係。譬如下面這題： 並由電腦理解後執行，直到每個指令的答案都算出來為
止。最後，利用這些腳本的敘述自動組成解題過程的「解
一張貼紙五元，小明有兩張貼紙，小華花了二十元買 釋 」。 遇 到 條 件 不 足 的 情 況， 系 統 會 自 動 回 應「 找 不
貼紙，兩人共有幾張？ 到…，此題無法計算」。最初的腳本是由人撰寫，之後
遇到相似的句子則機器會利用相同的框架進行「代換」，
從「一張貼紙五元」，我們知道這是貼紙的單位價。「小 自動產生類似的腳本。句子的相似度則是由 incidence
華花了二十元買貼紙」就可以直接推出「小華買了四張 map 的比對來決定。比對時，句子中的字、詞需要作合
貼紙」，也就是「小華擁有四張貼紙」。最後的問句「兩 適的 generalization，以擴張這些腳本之應用範圍。
人共有幾張？」會產生一個解題的「腳本」如下：
1. 找出幾張「什麼」
2. 找出兩人是哪兩個人
3. 找出每人擁有的貼紙數目
4. 將 (3) 的數目相加
以自然語言腳本來描述解題流程的優點是，非程式背景 意、更合適的客製化腳本。這在對話系統中，非常有用。
的專業領域人員（譬如：PM）也看得懂並能撰寫這些指 因此，我們已經將這套方法應用到財經相關的對話系統
令。當錯誤發生時容易找出原因並加以修正，不必事事 中，成效也非常卓著。
仰賴軟體工程師。如此，專業人員有可能設計出更富創
縱觀而言 /
本計畫有兩大重要貢獻：首先，是發展獨特、簡單的「簡化法」來搭配既有的 SPBA 做為中文句子剖
析及理解的工具。其次，是利用自然語言的腳本來描述解題及對話的流程。將知識與程式區隔開來，
讓非程式背景的專業人員也可用自然語言的指令來操控程式，充分貢獻其領域 know-how，並建立更
完善的應用系統。
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