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J-GLOBAL ID：202002290907055961   整理番号：20A1059307

オンライン手書き数学表現のためのツリーBLSTMベース認識システム【JST・京大機械翻訳】

A tree-BLSTM-based recognition system for online handwritten mathematical expressions

著者 (3件)： Zhang Ting (National Engineering Research Center for E-learning, Central China Normal University, Wuhan, China) ,  Mouchere Harold (LS2N/IPI - UMR CNRS 6004, Universite de Nantes, Nantes, France) ,  Viard-Gaudin Christian (LS2N/IPI - UMR CNRS 6004, Universite de Nantes, Nantes, France)
資料名： Neural Computing & Applications  (Neural Computing & Applications)
巻： 32  号： 9  ページ： 4689-4708  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0703A  ISSN： 0941-0643  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 長い短期メモリネットワーク(LSTM)は,テキストや音声のようなチェーン構造化データに対する時間依存性モデリングにおいて大きな成功を達成する。本研究では,2Dグラフィック言語で遭遇するより複雑なデータ構造への拡張を提案した。具体的には,入力ストロークをモデル化するグラフからノード(記号)とエッジ(関係)の直接ラベリングを可能にするツリーベースのBLSTMアーキテクチャを用いて手書き数学的表現認識の問題に取り組んだ。従来のアプローチによる一つの主な違いは,明示的なセグメンテーション,認識およびレイアウト抽出ステップがないが,数学的表現を記述するストロークラベルグラフを直接生成するユニークな訓練可能システムである。文法を考慮しない提案システムは,オンライン数学表現認識ドメインにおいて競合結果を達成する。Copyright The Natural Computing Applications Forum 2018 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *セグメンテーション ,  データ構造 ,  チェーン ,  時間依存性 ,  文法 ,  図形処理言語 ,  二次元 ,  計算機アーキテクチャ
準シソーラス用語： *手書き ,  *オンライン ,  構造化データ ,  長短期記憶 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 数学的表現認識 ,  木ベースBLSTM ,  局所CTC ,  オンライン手書き

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： オンライン ,  手書き ,  数学 ,  表現