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J-GLOBAL ID：201702276214456148   整理番号：17A1247214

監視,参加と解析:手書き数式認識へのエンドツーエンドニューラルネットワークに基づくアプローチ【Powered by NICT】

Watch, attend and parse: An end-to-end neural network based approach to handwritten mathematical expression recognition

著者 (8件)： Zhang Jianshu (National Engineering Laboratory for Speech and Language Information Processing, University of Science and Technology of China, Hefei, Anhui, China) ,  Du Jun (National Engineering Laboratory for Speech and Language Information Processing, University of Science and Technology of China, Hefei, Anhui, China) ,  Zhang Shiliang (National Engineering Laboratory for Speech and Language Information Processing, University of Science and Technology of China, Hefei, Anhui, China) ,  Liu Dan (IFLYTEK Research, Hefei, Anhui, China) ,  Hu Yulong (IFLYTEK Research, Hefei, Anhui, China) ,  Hu Jinshui (IFLYTEK Research, Hefei, Anhui, China) ,  Wei Si (IFLYTEK Research, Hefei, Anhui, China) ,  Dai Lirong (National Engineering Laboratory for Speech and Language Information Processing, University of Science and Technology of China, Hefei, Anhui, China)
資料名： Pattern Recognition  (Pattern Recognition)
巻： 71  ページ： 196-206  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0611A  ISSN： 0031-3203  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 手書き数学的表現(HME)の機械認識は手書き記号のあいまいさと数式の二次元構造のために挑戦的である。深学習における最近の研究に刺激されて,監視,参加と構文解析(WAP),二次元レイアウトにおけるHMEを認識する学習とLaTeXフォーマットにおける一次元文字列としてそれらを出力するニューラルネットワークに基づく新しいエンドツーエンド手法を提示した。伝統的な方法とは異なり本質的に,著者らの提案したモデルは記号セグメンテーションに由来する問題を回避し,予め定義された発現文法を必要としない。一方,記号認識と構造解析の問題はウォッチャーとパーザを用いて,それぞれ,処理されている。入力としてウォッチャーとしてHME画像をとり,パーザはLaTeX配列を生成するとして注目機構を備えたリカレントニューラルネットワーク復号器を用いた畳込みニューラルネットワーク符号器を採用した。入力表現と出力LaTeX配列間の対応が注目機構により自動的に学習される。CROHME国際競争によって発表されたベンチマーク上で提案アプローチを検証した。公式訓練データセットを用いて,WAPはCROHME2016CROHME2014と44.55%で46.55%の表情認識精度で最先端の方法より性能が優れていた。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： セグメンテーション ,  学習 ,  ベンチマーク ,  文字列 ,  畳込み ,  構文分析 ,  *ニューラルネットワーク ,  曖昧さ ,  符号器 ,  二次元 ,  復号器 ,  *エンドツーエンド方式 ,  パーザ
準シソーラス用語： 認識精度 ,  *手書き , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 手書き数式認識 ,  ニューラルネットワーク ,  注意

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 参加 ,  解析 ,  手書き ,  数式