目前对数学公式进行树结构解码的方法大多基于循环神经网络的结构,训练效率低,训练过程复杂,基于此问题,提出一种基于Transformer结构的手写数学公式识别模型,可以直接对公式的语法树进行解码。在手写公式识别任务多个数据集上的实验结果表明,所提出的Transformer树解码方法都取得超越Transformer序列解码方法的性能,并展现出超越循环神经网络树解码方法的潜力。
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