オンライン手書き数式認識のための文脈自由文法における木構造解

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2022-03-03
• タイトル: オンライン手書き数式認識のための文脈自由文法における木構造解
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Context-free grammar with tree structure analysis for online handwritten mathematical expression recognition
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: セッション5-A
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 東京農工大学大学院工学府情報工学専攻
• 著者所属: 東京農工大学大学院工学府情報工学専攻
• 著者所属: 東京農工大学大学院工学府情報工学専攻
• 著者所属: 東京農工大学大学院工学府情報工学専攻
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Computer and information Sciences, Tokyo University of Agriculture and Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Computer and information Sciences, Tokyo University of Agriculture and Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Computer and information Sciences, Tokyo University of Agriculture and Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Computer and information Sciences, Tokyo University of Agriculture and Technology
• 著者名: 北嶋, 完基; グエン, トゥアン クーン; 清水, 郁子; 中川, 正樹
• 著者名(英): Naruki, Kitashima; Cuong, Tuan Nguyen; Ikuko, Shimazu; Masaki, Nakagawa
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 数学の試験においては，受験者の理解度を測るために記述式問題が有効であるが，採点のコストや時間が課題である．そこで，手書き答案の採点自動化や採点補助が望まれている．そのためには，機械学習を用いた 手書き数式の認識やクラスタリングが必要になる．本稿では，BLSTM を用いたオンライン数式認識を土台として，文脈自由文法を用いた数式の木構造解析を提案する．CYK アルゴリズムによる複数の木構造の担保や，文脈自由文法に基づく生成規則を用いた認識の曖昧さの除去により，認識率の向上を図る．評価実験では，数式の木構造を用 いた従来手法と比較して，認識率が 5.47 ポイント向上することを確認した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In mathematics exams, descriptive questions are effective for measuring the comprehension of examinees, but marking handwritten answers are costly and time-consuming. Therefore, it is anticipated to automate marking them. Their recognition and clustering by machine learning must be established. In this paper, we propose tree structure analysis of a given mathematical expression using Context-Free Grammar based on online mathematical expression recognition by BLSTM and CTC. In an evaluation experiment, it was confirmed that the recognition rate was improved by 5.47 points compared with the conventional method using the tree structure of a mathematical expression.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11131797
• 書誌情報: 研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM）; 巻 2022-CVIM-229, 号 29, p. 1-6, 発行日 2022-03-03
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8701
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会