基于图神经网络的链接预测用于手写数学表达式结构识别
计算机视觉与模式识别
2025-11-05 v1 计算与语言
摘要
我们提出了一种基于图神经网络（GNN）的方法，用于手写数学表达式（HME）识别，通过将 HME 模型为图结构，其中节点表示符号，边捕获空间依赖关系。采用深度 BLSTM 网络进行符号分割、识别和空间关系分类，构建初始原语图。随后，2D-CFG 解析器生成所有可能的空间关系，而基于 GNN 的链接预测模型通过去除不必要的连接来细化结构，最终形成符号标签图。实验结果表明，我们的方法在 HME 结构识别方面表现良好，取得了有前景的性能。
引用
@article{arxiv.2511.02288,
title = {Link prediction Graph Neural Networks for structure recognition of Handwritten Mathematical Expressions},
author = {Cuong Tuan Nguyen and Ngoc Tuan Nguyen and Triet Hoang Minh Dao and Huy Minh Nhat and Huy Truong Dinh},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.02288},
year = {2025}
}
备注
accepted for ICDAR2025-WML