論文の概要: Automated LaTeX Code Generation from Handwritten Math Expressions Using Vision Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.03853v1
• Date: Thu, 05 Dec 2024 03:58:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-06 14:42:32.386369
• Title: Automated LaTeX Code Generation from Handwritten Math Expressions Using Vision Transformer
• Title（参考訳）: 視覚変換器を用いた手書き式からのLaTeXコードの自動生成
• Authors: Jayaprakash Sundararaj, Akhil Vyas, Benjamin Gonzalez-Maldonado,
• Abstract要約: 本稿では,手書き/デジタルの数学的表現画像を等価コードに変換するために,より新しいトランスフォーマーベースのアーキテクチャを提案する。 我々はCNNエンコーダとRNNデコーダの現状を,実験のベースラインとして利用している。 実験の結果, トランスフォーマーアーキテクチャは, CNN/RNNアーキテクチャと比較すると, BLEUスコアとLevenschteinスコアとが一致し, 全体的な精度が向上することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Converting mathematical expressions into LaTeX is challenging. In this paper, we explore using newer transformer based architectures for addressing the problem of converting handwritten/digital mathematical expression images into equivalent LaTeX code. We use the current state of the art CNN encoder and RNN decoder as a baseline for our experiments. We also investigate improvements to CNN-RNN architecture by replacing the CNN encoder with the ResNet50 model. Our experiments show that transformer architectures achieve a higher overall accuracy and BLEU scores along with lower Levenschtein scores compared to the baseline CNN/RNN architecture with room to achieve even better results with appropriate fine-tuning of model parameters.
• Abstract（参考訳）: 数式をLaTeXに変換することは難しい。 本稿では,手書き/デジタルの数学的表現画像を等価なLaTeXコードに変換する問題に,より新しいトランスフォーマーベースのアーキテクチャを用いて対処する。 我々は現在最先端のCNNエンコーダとRNNデコーダを実験のベースラインとして使用しています。 また、CNNエンコーダをResNet50モデルに置き換えることで、CNN-RNNアーキテクチャの改善についても検討する。 実験により, モデルパラメータを適切に微調整した上で, より優れた結果を得る余地のあるベースラインCNN/RNNアーキテクチャと比較して, BLEUスコアと低いLevenschteinスコアとを併用して, トランスフォーマーアーキテクチャの総合的精度が向上し, BLEUスコアが向上することが確認された。

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