論文の概要: A Transformer Architecture for Online Gesture Recognition of Mathematical Expressions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.02643v1
• Date: Fri, 4 Nov 2022 17:55:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-07 16:01:40.062538
• Title: A Transformer Architecture for Online Gesture Recognition of Mathematical Expressions
• Title（参考訳）: 数学的表現のオンラインジェスチャー認識のためのトランスフォーマーアーキテクチャ
• Authors: Mirco Ramo and Gu\'enol\'e C.M. Silvestre
• Abstract要約: トランスフォーマーアーキテクチャは、グリフストロークに対応するオンライン手書きジェスチャーから表現木を構築するためのエンドツーエンドモデルを提供する。 注意機構は、表現の基本的な構文をエンコードし、学習し、強制するためにうまく利用された。 エンコーダは初めて、目に見えないオンラインの時間的データトークンによって、無限に大きな語彙を形成します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The Transformer architecture is shown to provide a powerful framework as an end-to-end model for building expression trees from online handwritten gestures corresponding to glyph strokes. In particular, the attention mechanism was successfully used to encode, learn and enforce the underlying syntax of expressions creating latent representations that are correctly decoded to the exact mathematical expression tree, providing robustness to ablated inputs and unseen glyphs. For the first time, the encoder is fed with spatio-temporal data tokens potentially forming an infinitely large vocabulary, which finds applications beyond that of online gesture recognition. A new supervised dataset of online handwriting gestures is provided for training models on generic handwriting recognition tasks and a new metric is proposed for the evaluation of the syntactic correctness of the output expression trees. A small Transformer model suitable for edge inference was successfully trained to an average normalised Levenshtein accuracy of 94%, resulting in valid postfix RPN tree representation for 94% of predictions.
• Abstract（参考訳）: Transformerアーキテクチャは、グリフストロークに対応するオンラインの手書きジェスチャーから式木を構築するためのエンドツーエンドモデルとして強力なフレームワークを提供する。 特に、アテンションメカニズムは、正確な数学的表現木に正しくデコードされた潜在表現を生成する表現の基本的な構文をエンコードし、学習し、強制するためにうまく利用された。 エンコーダは初めて、時空間のデータトークンを供給され、無限に大きな語彙を形成し、オンラインジェスチャー認識以上の応用を見出す。 オンライン手書きジェスチャーの新しい教師付きデータセットは、汎用手書き認識タスクのトレーニングモデルに提供され、出力表現木の構文的正しさを評価するための新しい指標が提案される。 エッジ推論に適した小型トランスフォーマーモデルを平均正規化Levenshtein精度94%でトレーニングし,94%の予測で有効なRPN木表現が得られた。

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