Aug, 2023

手写数学表达式识别的语义图表示学习

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TL;DR手写数学表达式识别中的语义交互学习方法通过构建基于统计符号共现概率的语义图，设计语义感知模块，优化 HMER 和 SIL 来提高模型对符号关系的理解，并在基准数据集上展示了较好的识别性能。
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发现论文，激发创造
  • 手写数学表达式识别的语法感知网络

    本文提出了一种基于编码器 - 解码器网络的数学公式识别方法，在网络中加入语法规则，将标记序列预测建模为树遍历过程，从而有效描述表达式的语法上下文，减轻了数学公式识别中的结构预测误差。实验结果表明，我们的方法在三个基准数据集上均取得了比现有方法更好的识别性能。同时，我们还创建了一个包含 10 万个手写数学表达式图像的大规模数据集，其源代码、新数据集和预训练模型也将公开。

    Mar, 2022

  • 手写数学表达式识别的智能检测网络

    我们提出的智能检测网络在手写数学公式识别中利用物体检测技术，与传统编码器 - 解码器方法不同，能够精确检测符号和数字，优于其他网络在识别复杂手写数学表达式方面，对 HMER 领域具有潜在的宝贵贡献。

    Nov, 2023

  • 手写数学表达式识别的注意引导机制

    手写数学表达式识别中的注意力引导机制能够改进关注机制，以解决过度解析和不足解析的问题，从而提高表达式识别的准确率。

    Mar, 2024

  • 利用比例增强和 Drop Attention 提高基于注意力的手写数学表达式识别

    本文提出一种高性能的手写数学表达式识别模型，采用比例增强和 drop attention 技术解决了二维结构数学表达式识别中尺度不稳定的问题，并使用基于注意力机制的编码器 - 解码器网络从中提取特征并生成预测结果。我们的方法在 CROHME 2014 和 CROHME 2016 两个公共数据集上取得了最先进的性能。

    Jul, 2020

  • 改善手写数学表达式识别的模式生成策略

    本文提出了利用 CROHME 数据库的在线手写数学表达式，通过局部和全局扭曲以及分解策略以生成形状和结构变化，使用深度学习模型， 结合卷积神经网络和基于注意力机制的编码器 - 解码器结构进行端到端的在线手写数学表达式识别，取得了具有竞争力的结果，并且产生的数据集已公开。

    Jan, 2019

  • 识别垂直加法和减法的手写数学表达式

    手写数学表达式识别的挑战在于应用于教育，本文提出了一种新的数据集和解决方案，能够识别竖直形式的初等数学表达式，并对目标检测算法和表达式识别率进行了评估。

    Aug, 2023

  • 双向训练树形解码器用于手写数学表达式识别

    手写数学表达式识别的关键问题是如何有效利用双向上下文信息，本文提出了 Mirror-Flipped Symbol Layout Tree 和 Bidirectional Asynchronous Training 结构，扩展了双向训练策略到树解码器，以更有效地训练与利用双向信息，同时介绍了 Shared Language Modeling 机制来提高模型的鲁棒性和泛化能力。通过广泛实验证明了该方法在 CROHME 2014、2016、2019 和 HME100K 数据集上取得了最新的最优结果。

    Dec, 2023

  • 当计数遇到 HMER: 一种针对手写数学表达式识别的计数感知网络

    该论文提出了一种名为计数感知网络（CAN）的非传统网络结构，通过联合优化手写数学表达式识别（HMER）和符号计数两个任务，可以更精确地读取具有复杂结构或生成较长标记序列的数学公式图像。

    Jul, 2022

  • 语义增强的关系度量学习在推荐系统中的应用

    通过引入语义信息，我们提出了一种联合语义增强关系度量学习 (SERML) 框架，该框架从目标评论中提取语义信号，并通过该信号改进了原始基于关系的训练过程的区分能力，实验证明 SERML 在推荐系统中表现与几种先进方法相当。

    Jun, 2024

  • 在相似性图上学习基于语境的单词含义表示

    本文提出了一种新的方法来学习基于视觉的单词含义表示，即在底层模态特定的词语表示上建立相互通信的图形，通过模拟人类相似性判断和概念分类来验证其能力，名为分层多模态相似性图嵌入（HM-SGE）。

    Sep, 2021