Fugu-MT 論文翻訳(概要): Unambiguous Recognition Should Not Rely Solely on Natural Language Training

論文の概要: Unambiguous Recognition Should Not Rely Solely on Natural Language Training

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.17148v1
Date: Mon, 24 Jun 2024 21:38:36 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-26 18:11:29.123870
Title: Unambiguous Recognition Should Not Rely Solely on Natural Language Training
Title（参考訳）: 自然言語教育における不明瞭な認識
Authors: Renqing Luo, Yuhan Xu,
Abstract要約: 擬似形式と擬似テキストの混合データセットに基づいて学習したテキスト認識モデルを提案する。実験により,本手法は「バイアス」を低減し,テキスト認識の精度と堅牢性を向上することが示された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: In LaTeX text recognition using Transformer-based architectures, this paper identifies certain "bias" issues. For instance, $e-t$ is frequently misrecognized as $e^{-t}$. This bias stems from the inherent characteristics of the dataset. To mitigate this bias, we propose a LaTeX printed text recognition model trained on a mixed dataset of pseudo-formulas and pseudo-text. The model employs a Swin Transformer as the encoder and a RoBERTa model as the decoder. Experimental results demonstrate that this approach reduces "bias", enhancing the accuracy and robustness of text recognition. For clear images, the model strictly adheres to the image content; for blurred images, it integrates both image and contextual information to produce reasonable recognition results.
Abstract（参考訳）: トランスフォーマーアーキテクチャを用いたLaTeXテキスト認識では,特定の「バイアス」問題を特定する。例えば、$e-t$ はしばしば $e^{-t}$ と誤認識される。このバイアスはデータセット固有の特性に由来する。このバイアスを軽減するために,擬似形式と擬似テキストの混合データセットに基づいて学習したLaTeX印刷テキスト認識モデルを提案する。このモデルはエンコーダとしてSwin Transformerを使用し、デコーダとしてRoBERTaモデルを使用する。実験により,本手法は「バイアス」を低減し,テキスト認識の精度と堅牢性を向上することが示された。鮮明な画像では、モデルは画像の内容に厳密に固執し、ぼやけた画像では、画像情報と文脈情報を統合して、合理的な認識結果を生成する。

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