論文の概要: Greek2MathTex: A Greek Speech-to-Text Framework for LaTeX Equations Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.12167v1
• Date: Wed, 11 Dec 2024 22:29:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-18 14:01:16.984304
• Title: Greek2MathTex: A Greek Speech-to-Text Framework for LaTeX Equations Generation
• Title（参考訳）: Greek2MathTex: LaTeX方程式生成のためのギリシア語音声テキストフレームワーク
• Authors: Evangelia Gkritzali, Panagiotis Kaliosis, Sofia Galanaki, Elisavet Palogiannidi, Theodoros Giannakopoulos,
• Abstract要約: 本稿では,ギリシャ語に特化して設計された新しい音声からLaへの方程式システムを提案する。 本稿では,音声認識(ASR)と自然言語処理(NLP)技術を利用したエンドツーエンドシステムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7660225024861564
• License:
• Abstract: In the vast majority of the academic and scientific domains, LaTeX has established itself as the de facto standard for typesetting complex mathematical equations and formulae. However, LaTeX's complex syntax and code-like appearance present accessibility barriers for individuals with disabilities, as well as those unfamiliar with coding conventions. In this paper, we present a novel solution to this challenge through the development of a novel speech-to-LaTeX equations system specifically designed for the Greek language. We propose an end-to-end system that harnesses the power of Automatic Speech Recognition (ASR) and Natural Language Processing (NLP) techniques to enable users to verbally dictate mathematical expressions and equations in natural language, which are subsequently converted into LaTeX format. We present the architecture and design principles of our system, highlighting key components such as the ASR engine, the LLM-based prompt-driven equations generation mechanism, as well as the application of a custom evaluation metric employed throughout the development process. We have made our system open source and available at https://github.com/magcil/greek-speech-to-math.
• Abstract（参考訳）: 学術と科学の領域の大部分において、LaTeXは複雑な数学的方程式や公式の型付けのデファクトスタンダードとして確立されている。 しかし、LaTeXの複雑な構文とコードライクな外観は、障害のある人やコーディング規約に精通していない人のアクセシビリティ障壁を提示する。 本稿では,ギリシャ語に特化して設計された新しい音声からLaTeX方程式システムの開発を通じて,この問題に対する新しい解決策を提案する。 本稿では,自然言語の数学的表現や方程式を音声で記述し,それをLaTeX形式に変換するために,音声認識(ASR)と自然言語処理(NLP)技術を利用したエンドツーエンドシステムを提案する。 本稿では, ASR エンジン, LLM をベースとしたプロンプト駆動型方程式生成機構, 開発プロセス全体にわたるカスタム評価指標の適用など, システムアーキテクチャと設計原理について述べる。 当社のシステムをオープンソースにして,https://github.com/magcil/greek-speech-to-mathで公開しています。

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