Itinai.com it company office background blured photography by 9691e87f f228 4a59 b0d8 fbfbf8ecaad9 3

Метрика оценки распознавания символов в формулах (CDM): новый подход

Легче сразу спросить

AI снижает операционные расходы на 20–40% за 6 месяцев. А что бы вы сделали с этими деньгами?

Опишите задачу — обсудим, как это можно реализовать у вас.

ИИ автоматизирует 70% рутинных задач

за 3 месяца. Какие процессы в вашем бизнесе скинуть роботу?

Персонализированные AI-кампании увеличивают клиентскую базу на 30%

. Как это работает?

AI-аналитика сокращает ошибки в прогнозах на 50%

. Расскажите подробнее!

«`html

Математическое распознавание формул: новые возможности и оценка качества

Распознавание математических формул значительно продвинулось благодаря техникам глубокого обучения и архитектуре Transformer. Традиционные методы OCR оказываются недостаточными из-за сложных структур математических выражений, требуя моделей понимания пространственных и структурных отношений. Существуют технологии, такие как Mathpix и модели, например UniMERNet, демонстрирующие потенциал глубокого обучения в реальных приложениях.

Проблемы оценки качества

Существующие метрики оценки распознавания формул имеют ограничения, так как основные метрики, такие как BLEU и Edit Distance, фокусируются в основном на сопоставлении символов на основе текста, что не отражает точность распознавания из-за разнообразия представлений формул. В связи с этим возникает необходимость в улучшенных методах оценки, учитывающих уникальные вызовы распознавания формул.

Новый подход: метрика CDM

Метрика CDM представляет собой новый метод оценки, рассматривающий распознавание формул как задачу обнаружения объектов на изображениях. CDM обеспечивает более точную и справедливую оценку, соответствующую стандартам человеческого восприятия, и решает проблемы существующих метрик.

Исследования и результаты

Исследования проведены для подтверждения эффективности метрики CDM. Результаты показали, что метрика CDM обладает надежностью в 96% случаев, что подчеркивает ее превосходство в сравнении с традиционными метриками. Она также позволяет справедливо оценивать производительность моделей распознавания формул и выявлять их потенциальные проблемы.

Заключение и рекомендации

Метрика CDM решает критические ограничения традиционных методов оценки в распознавании формул. Экспериментальные результаты подтверждают ее превосходство и справедливость при оценке производительности моделей. Рекомендуется использовать CDM в качестве стандартной метрики в этой области.

Подробнее ознакомиться с исследованием и методикой вы можете на GitHub. Для обсуждения вопросов по внедрению ИИ обращайтесь к нам. Следите за новостями об ИИ в наших социальных сетях.