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。

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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