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口述：通过符号转语言转换解决与符号相关的问题
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本论文介绍了SYRELM架构，通过符号求解器将自然语言算术问题转化为形式化语言描述，并通过策略梯度强化学习训练适应的LM，实现合理的算术推理。该方法在准确性上有显著改进，并易于诊断、解释和使用。
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关键要点
- 提出了一种名为SYRELM的架构。
- 通过符号求解器将自然语言算术问题转化为形式化语言描述。
- 使用小型冻结的LM生成包含自然语言描述的形式化表达式。
- 通过策略梯度强化学习训练适应的LM，实现合理的算术推理。
- 该方法在准确性上取得了显著改进。
- 具有易于诊断、解释和使用的特点。
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