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基于边权图注意力网络的手写数学表达式识别的局部与全局图建模
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新颖的边权图注意力机制（EGAT）模型，旨在解决手写数学表达式识别中的建模问题，通过结合局部和全局图特征，提升符号检测和关系分类的性能。
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关键要点
- 本研究提出了一种新颖的边权图注意力机制（EGAT）模型。
- EGAT模型旨在解决手写数学表达式识别中的建模问题。
- 该模型通过结合局部和全局图特征，提升符号检测和关系分类的性能。
- EGAT实现了节点和边的同时分类。
- 该方法在在线手写数学表达式识别任务中展现了优越的性能。
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