Transformerなどの近年の深層学習モデルは，多くの自然言語理解を必要とするタスクで高い性能を記録している．しかし，数学や物理の文章題などの定量的な推論が必要なタスクでは，近年の言語モデルでも十分な結果を残せていない[1]．本稿では，Math23Kというデータセットを利用して，日本語MWPタスクに対して，既存の深層ニューラルネットモデルを組み合わせたモデルを適用し，検証を行う．なお，Math23Kデータセットの問題文は，中国語で書かれているため，機械翻訳を用いて問題文を日本語に翻訳しデータとして用いる．モデルの組み合わせとしては，Goal-drivenTreeStructured(GTS)ネットワーク，BERT,およびGraph2Treeの3つを組み合わせたものを用いる．特に，BERT-GTSの組み合わせと，BERT-Graph2Tree-GTSの組み合わせの比較を行う．後者は，問題文中のトークンのBERTの埋め込み表現をノードとして持つ特定のグラフを，中間表現として用いて，その後グラフ畳み込みを行う手法であり，実際に後者のほうが精度が高くなることを示す．さらに，解答となる数式を表現する木構造の可換ノードの置換や，問題文中の単語の置き換えによるデータ拡張により，精度の向上が見込めるかについて，検証を行う．

Transformerに代表される最近のニューラル言語モデルは，一般的に言って，自然言語理解を必要とするような多くのタスクにおいて，高い精度を達成しているものの，例えば，数学や物理の文章問題などの定量的な推論が必要なタスクでは，近年の言語モデルを用いても解答が難しいケースがおおく，未だ改善の余地が多く残されていることが知られている[1]．その中でも，MathWordProblems(MWP)は，文章問題から適切な数式を生成して，数式の演算を通して解答を求めるタスクである．このタスクでは，文章中にはないが，数式の木構造の中に必要となる1や𝜋，𝑒といった推論が必要な問題などがあるため，現在も発展中のタスクである．既存の手法の例として，事前学習済みモデルを使用した手法や，木構造を取り入れた手法などがある．このタスクが抱える問題の一つに，データ数が十分でなく，推論が必要な問題について，十分に学習できない．Zhangら[2]は，Math23Kという数学に関する文章題のデータセットで，77.4%の正解率(出力された計算式の計算結果の一致率)を得ている．しかし，Math23Kは，中国語の問題文と解答となる式からなるデータセットであり，問題文が日本語の場合において，同様の精度が得られるかについては，検証が求められる．そこで，本研究では，Math23Kを機械翻訳サービスを用いて，中国語を日本語に翻訳してデータとして用い，BERT及びGraph-to-Tree(Graph2Tree)を用いて，日本語の数学の問題を解答するタスクを学習させる．さらに，Graph2Treeに含まれるGraphConvolutionNetwork(GCN)[3]がどのようなグラフを生成するのかを検証するため，中間表現として構築されるグラフを可視化して検討を行う．最後に，データ拡張を行うことで，本タスクにおける式の精度と答えの精度に対し，効果があるのかを検証する．