报告题目：大语言模型求解初等数学应用题的实践与探索

演讲摘要：以 chatGPT 为代表的大语言模型大大提升了通用认知智能的能力，有望成为智能教育的基础设施。然而，大语言模型在初等数学推理方面还存在数学概念难以理解、隐含知识难以挖掘、求解过程缺乏可解释性、解答结果缺乏可信性等问题。因此，需要构建面向初等数学场景的认知大模型，推动初等数学认知大模型核心技术和关键环节的自主可控。本报告主要介绍如何在初等数学认知大模型中有效解决数字的高效表征、隐含知识的高效挖掘、自动解答的可解释性与可信性等核心技术。

讲者简介：周光有，华中师范大学计算机学院教授 / 博导，湖北省杰青，华中师范大学“桂子青年学者”。主要研究方向为自然语言处理、知识工程、智慧教育。主持国家自然科学基金 4 项以及湖北省重点、武汉市知识创新专项等 10 余项。在IEEE TKDE、IEEE/ACM TASLP、ACM TOIS、ACM TALLIP、ACL、COLING、CIKM 等上发表论文 80 余篇，ESI 高被引 6 篇，论文在 Google Scholar 上被引用 4000 余次，其中单篇最高引用 1800 余次，授权国家发明专利 18 项；研究成果先后获得湖北省杰出青年基金、湖北省科技进步二等奖、湖北省自然科学优秀科技论文奖、COLING 和 NLPCC 最佳论文奖等。