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双支网络实现准确的印刷数学表达识别
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内容提要
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，通过加入语法规则和树遍历过程，减轻了结构预测误差。实验结果表明，该方法在三个基准数据集上的识别性能更好。作者还创建了一个包含10万个手写数学表达式图像的大规模数据集，并公开了源代码、新数据集和预训练模型。
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关键要点
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提出了一种基于编码器-解码器网络的数学公式识别方法。
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通过加入语法规则和树遍历过程，减轻了结构预测误差。
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实验结果表明，该方法在三个基准数据集上的识别性能更好。
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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。
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公开了源代码、新数据集和预训练模型。
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