ಇನ್ಸ್‌ಟಾ ಸಾಲ್ವರ್

ಇನ್‌ಸ್ಟಾ ಸಾಲ್ವರ್

ಗಣಿತದ ಪದಗಳ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವುದು ಸುಲಭದ ಕೆಲಸವಲ್ಲ. ಇದಕ್ಕೆ ಸಂಕೀರ್ಣ ಗಣಿತದ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ಮತ್ತು ಗಣಿತದ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವ ನಕ್ಷೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮತ್ತು ಅರ್ಥೈಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. Embibe ನ ಕಂಟೆಂಟ್ ಬುದ್ಧಿವಂತ ಸಂಗ್ರಹದಲ್ಲಿ 2000 ಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಹಾರಕಗಳು ಇವೆ. ಇದೊಂದು NP-ಕ್ಲಿಷ್ಟ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ವಿವೇಚನಾಯುಕ್ತ ವಿಧಾನದೊಂದಿಗೆ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ-ಯೋಗ್ಯ ಗಣಿತ ಪದದ ಒಂದು ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ಒಂದು ವಿಶಿಷ್ಟ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯಾಗಿದ್ದು, ಅದು  2²⁰ ಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಇದೆ. 

ಸಂಕೀರ್ಣ ಗಣಿತ ಪದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಹಂತ-ಹಂತದ ಪರಿಹಾರಗಳೊಂದಿಗೆ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳಿಗೆ ತಕ್ಷಣ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಇನ್‌ಸ್ಟಾ ಸಾಲ್ವರ್  ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಇದು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕಾ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಇತ್ತೀಚಿನ ಪ್ರಗತಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಗಣಿತ ದತ್ತಾಂಶ ಕಾರ್ಪಸ್‌ನಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆಯುತ್ತದೆ. ಇದು ಕೇವಲ ಗಣಿತದ ರೇಖಾನಕ್ಷೆಯನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ಜಾಲ ಘಟಕ ಗಣಿತದ ರೂಪಾಂತರವಾಗಿದೆ ಆದರೆ ಈ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ರೂಪಾಂತರಗಳಿಗೆ ಇನ್‌ಪುಟ್ ವಾದಗಳನ್ನು ಊಹಿಸುತ್ತದೆ. ಇನ್‌ಸ್ಟಾ ಸಾಲ್ವರ್ ಹಂತ ಹಂತವಾಗಿ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಈ ಕಂಪ್ಯೂಟರೀಕೃತ ನಕ್ಷೆಯನ್ನು ಹಾದುಹೋಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

ಪ್ರಸ್ತುತ ಇನ್‌ಸ್ಟಾ ಸಾಲ್ವರ್  ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು 6ನೇ, 7ನೇ ಮತ್ತು 8ನೇ ತರಗತಿಗಳ 3 ರಲ್ಲಿ 1 ಗಣಿತ ಪದದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ನಾವು ಸ್ವಯಂ ಪರಿಹರಿಸಬಹುದು.

ಉದಾಹರಣೆಯೊಂದಿಗೆ ನಾವೀಗ ವಿವರಿಸೋಣ:

6ನೇ CBSE ಯಿಂದ ಒಂದು ಪ್ರಶ್ನೆ ಇಲ್ಲಿದೆ:

“ಅಂಕಿಗಳಲ್ಲಿ ಬರೆಯಿರಿ – ಎರಡು ಲಕ್ಷ ಐವತ್ತು ಸಾವಿರದ ಒಂಬೈನೂರು ಮೂವತ್ತು-ಆರು.”

ಆದ್ದರಿಂದ, ಮೊದಲ ಹಂತದಲ್ಲಿ, ಈ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಬಹುದಾದ ಪರಿಹರಕ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಊಹಿಸಲು ನಾವು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತೇವೆ, ಅದು “convert_text_to_number” ಆಗಿದೆ.

ಮುಂದಿನ ಹಂತದಲ್ಲಿ, ಅದನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ನಾವು ಊಹಿಸಿದ ಪರಿಹಾರಕಕ್ಕಾಗಿ ವಾದವನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಪರಿಹಾರಕದ ಇನ್‌ಪುಟ್ ವಾದ “ಎರಡು ಲಕ್ಷದ ಐವತ್ತು ಸಾವಿರದ ಒಂಬತ್ತು ನೂರ ಮೂವತ್ತು-ಆರು” ಆಗಿರುತ್ತದೆ.

ಆದ್ದರಿಂದ, ನಾವು ಪೂರ್ಣ ಪರಿಹಾರಕವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತೇವೆ:

convert_text_to_number(ಎರಡು ಲಕ್ಷದ ಐವತ್ತು ಸಾವಿರದ ಒಂಬತ್ತು ನೂರ ಮೂವತ್ತು-ಆರು).

ನಂತರ ನಾವು ಉತ್ತರ ಮತ್ತು ಹಂತ-ಹಂತದ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಪಡೆಯಲು ವಾದದೊಂದಿಗೆ ಪರಿಹಾರಕವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ, ಅದು ಈ ರೀತಿ ಕಾಣುತ್ತದೆ:

ಅದರ ವ್ಯಾಪ್ತಿ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಹೊಸ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಆವಿಷ್ಕರಿಸಲು ನಾವು ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಸಂಶೋಧಿಸುತ್ತಿದ್ದೇವೆ.