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摘要：本发明涉及一种数学公式识别模型用数据增强方法，包括如下步骤：获取CROHME数据集中的在线公式数据，并获取在线公式数据中每个字符的类别和位置；对在线公式数据中的样本进行数据预处理；对在线公式数据中每个字符做判断，并进行字符替换，再公式整体做缩放、旋转变换，并更新当前公式对应的LaTeX序列。本发明是基于字符标注数据集的数据增强方法，充分利用了CROHME在线数据集带有字符位置和类别标注的特性，通过降噪处理和规范化，去除了数据的噪声，减少模型受到错误信息的影响，更易于模型学习和提取特征，对局部字符和全局公式做形变，模拟了手写公式的不同风格，改变了公式的语义信息，扩充了数据样本语义的多样性，有助于提升模型的泛化能力。
主权项：1.一种数学公式识别模型用数据增强方法，其特征在于，包括如下步骤：S1.获取CROHME数据集中的在线公式数据，并获取所述在线公式数据中每个字符的类别和位置；S2.对所述在线公式数据中的样本进行数据预处理；S3.对所述在线公式数据中每个字符做判断，并进行字符替换；S4.对进行字符替换后的公式整体做缩放、旋转变换，并更新当前公式对应的LaTeX序列。
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