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通过变换器模型解决孟加拉数学文字问题：赋能孟加拉教育
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究开发了一种基于变换器的模型，针对孟加拉语数学文字问题的转化挑战，利用'PatiGonit'数据集实现了97.30%的准确率，验证了教育AI工具的有效性。
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关键要点
- 本研究针对孟加拉语数学文字问题的转化挑战。
- 开发了基于变换器的模型，如mT5。
- 引入了包含10,000个孟加拉数学问题的'PatiGonit'数据集。
- 实现了97.30%的准确率，验证了教育AI工具的有效性。
- 为孟加拉自然语言处理的进步和学生的问题解决能力的发展提供了新方法和资源。
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