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Spatial Attention and Syntax Rule Enhanced Tree Decoder for Offline Handwritten Mathematical Expression Recognition

计算机科学 语法 树(集合论) 解析 抽象语法树 表达式(计算机科学) 人工智能 编码器 解析树 树形结构 抽象语法 模式识别(心理学) 算法 程序设计语言 二叉树 数学分析 操作系统 数学
作者
Zihao Lin,Jinrong Li,Fan Yang,Shuangping Huang,Xu Yang,Jianmin Lin,Ming Yang
出处
期刊:Lecture Notes in Computer Science 卷期号:: 213-227 被引量:4
标识
DOI:10.1007/978-3-031-21648-0_15
摘要

Offline Handwritten Mathematical Expression Recognition (HMER) has been dramatically advanced recently by employing tree decoders as part of the encoder-decoder method. Despite the tree decoder-based methods regard the expressions as a tree and parse 2D spatial structure to the tree nodes sequence, the performance of existing works is still poor due to the inevitable tree nodes prediction errors. Besides, they lack syntax rules to regulate the output of expressions. In this paper, we propose a novel model called Spatial Attention and Syntax Rule Enhanced Tree Decoder (SS-TD), which is equipped with spatial attention mechanism to alleviate the prediction error of tree structure and use syntax masks (obtained from the transformation of syntax rules) to constrain the occurrence of ungrammatical mathematical expression. In this way, our model can effectively describe tree structure and increase the accuracy of output expression. Experiments show that SS-TD achieves better recognition performance than prior models on CROHME 14/16/19 datasets, demonstrating the effectiveness of our model.
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