Desarrollo de un modelo de machine learning para la construcción de ecuaciones algebraicas en formato Mathml a partir de problemas matemáticos en español

Abstract

Este trabajo presenta un modelo de aprendizaje automático basado en una ar- quitectura Seq2Seq para automatizar la resolución de problemas matemáticos en español, generando ecuaciones de primer y segundo grado en formato MathML. El proyecto incluye la creación de un conjunto de datos adaptado a esta tarea. La arquitectura Seq2Seq basado en LSTM y complementada con mecanismos de atención, demuestra un éxito moderado en interpretar y convertir enunciados en lenguaje natural en expresiones matemáticas. El modelo alcanza una puntuación METEOR que destaca su efectividad en la generación de ecuaciones. Este trabajo proporciona una base sólida para futuras investigaciones, que podrı́an centrarse en la expansión del conjunto de datos y la optimización de las técnicas de modelado para mejorar el rendimiento del modelo.