Extraindo Termos Matemáticos com Modelos de Linguagem

A matemática envolve textos que muitas vezes usam Termos e símbolos únicos. Este artigo analisa como podemos extrair termos matemáticos importantes de textos matemáticos usando grandes modelos de linguagem (LLMs) como o ChatGPT. Focamos na Teoria das Categorias, um ramo da matemática que estuda objetos e as relações entre eles. Para isso, usamos uma coleção de resumos de uma revista dedicada à teoria das categorias.

#O Desafio de Extrair Termos

Extrair termos de textos matemáticos pode ser complicado. Essa dificuldade surge pela forma como a matemática é escrita. A escrita matemática costuma incluir vocabulário especial, símbolos únicos, diagramas e convenções que podem não ser familiares para todo mundo. O objetivo do nosso trabalho é descobrir como obter esses termos automaticamente.

#A Importância das Diretrizes

Para garantir que extraímos os termos corretamente, estabelecemos diretrizes tanto para humanos quanto para máquinas. Essas diretrizes ajudam a assegurar que procuramos os termos certos e evitamos confusão. Um dos principais desafios no nosso trabalho foi que pessoas diferentes podem ter ideias diferentes sobre o que deve ser incluído como um termo. Tentamos encontrar um equilíbrio para criar uma abordagem mais uniforme.

#Usando o ChatGPT para Extração de Termos

O ChatGPT é um tipo de LLM que tem mostrado potencial em várias tarefas linguísticas. Queríamos ver quão bem o ChatGPT conseguia nos ajudar a reunir termos de textos matemáticos.

1. Acionando o ChatGPT: Criamos prompts específicos para o ChatGPT, fornecendo exemplos e instruções sobre o que consideramos termos matemáticos. Isso ajuda o modelo a entender o que procurar ao extrair conceitos.

2. Realizando Experimentos: Fizemos vários experimentos para avaliar quão bem o ChatGPT se saiu em comparação com anotadores humanos. Comparamos os termos extraídos pelo ChatGPT com aqueles identificados por alguns especialistas humanos. Isso nos permitiu avaliar sua eficácia em encontrar termos matemáticos significativos.

#Os Experimentos

#Primeiro Experimento

No nosso primeiro experimento, focamos em 100 frases de textos matemáticos. Comparamos quantos termos os anotadores humanos encontraram em comparação com o que o ChatGPT gerou.

• Resultados mostraram: Houve alguma concordância em um número de termos, mas diferenças significativas também existiram. Humanos costumavam reconhecer termos importantes que o ChatGPT perdeu. Isso destacou as limitações dos modelos de linguagem em capturar todos os conceitos importantes na escrita matemática.

#Segundo Experimento

Com um conjunto de dados maior de 436 frases, repetimos o processo. Desta vez, usamos um humano para julgar quais termos encontrados pelo ChatGPT eram válidos. Após a análise, muitos termos identificados pelo ChatGPT foram removidos porque não eram vistos como conceitos matemáticos genuínos.

• Resultado: Descobrimos que, embora o ChatGPT pudesse identificar alguns termos úteis, seu desempenho era inconsistente em comparação com os humanos envolvidos. O anotador humano frequentemente teve que filtrar termos irrelevantes que o ChatGPT incluíra.

#Terceiro Experimento

No nosso experimento final, tentamos utilizar um conjunto de dados maior-55.000 frases de uma fonte online reconhecida em teoria das categorias. Aqui queríamos ver quão bem o ChatGPT conseguia extrair conceitos de um corpo de textos mais extenso e padronizado.

• Objetivos incluíam: Estabelecer uma compreensão mais clara do que constitui um termo matemático e refinar ainda mais nosso processo de extração.

#Analisando os Resultados

Através dos nossos estudos, notamos alguns problemas recorrentes:

• Desacordo Humano: Mesmo entre os anotadores humanos, havia diferenças notáveis nas opiniões sobre o que deveria ser incluído como um termo. Isso revelou a natureza subjetiva da extração de termos.

• Limitações do ChatGPT: O modelo podia, às vezes, identificar palavras comuns e menos significativas como conceitos matemáticos. Ao mesmo tempo, ele frequentemente perdia termos cruciais que matemáticos compreendem.

#Ferramentas para Anotação

Para ajudar no processo de anotação, desenvolvemos uma ferramenta para ajudar os anotadores humanos a identificar e extrair conceitos matemáticos de sentenças. Essa ferramenta permite que os usuários destaquem e editem termos de forma eficiente.

• Funcionalidade: Os anotadores podem selecionar trechos de textos e modificá-los conforme necessário. Isso ajuda a melhorar a qualidade dos termos extraídos e facilita que múltiplos anotadores cheguem a um consenso.

#Direções Futuras

Nosso trabalho é um primeiro passo para melhorar a forma como extraímos conceitos matemáticos de textos. Algumas propostas para os próximos passos incluem:

• Refinar a Engenharia de Prompt: Melhorar as instruções e exemplos dados ao ChatGPT pode levar a resultados melhores.

• Envolver a Comunidade: Engajar a comunidade matemática para validar e refinar os termos pode ajudar a melhorar a precisão das nossas descobertas.

• Construir um Grafo de Conhecimento Abrangente: Com mais dados e envolvimento da comunidade, esperamos criar uma coleção estruturada de conceitos matemáticos que poderia ser útil para educadores, pesquisadores e estudantes.

#Conclusão

Embora LLMs como o ChatGPT mostrem potencial para auxiliar na extração de termos matemáticos, atualmente eles não podem substituir totalmente os especialistas humanos. Esforços contínuos em melhorar os prompts, envolver especialistas diversos e refinar diretrizes vão aprimorar o processo. Os resultados do nosso trabalho fornecem uma base para futuras pesquisas na extração de conceitos matemáticos de textos, contribuindo para uma compreensão mais profunda da linguagem matemática e sua aplicação.