Некоторые методы автоматического распознавания математических символов в современном документообороте:

• Алгоритмы, основанные на правилах. 1 Они анализируют геометрические и эвристические особенности расположения символов по отношению друг к другу, а также формулы в целом, отличия символов формулы от остального текста документа. 1 Примеры: метод Ли, метод Фейтмана, метод физической и логической сегментации. 1
• Алгоритмы машинного обучения. 1 Применяются для однозначного определения математических формул среди общего текста и их классификации по внутренним характеристикам (наличие дробной черты, индексов, матрицы и определители). 1 Например, с помощью построения дерева принятия решения. 1
• Гибридные методы. 1 Совмещают классификацию и подробный семантический анализ. 1
• Использование нейронных сетей. 24 Этот метод обеспечивает высокую точность, оперативность и надёжность распознавания визуальных данных. 2 Нейронные сети способны обучаться на большом количестве примеров, поэтому данные извлекаются точно, даже если документ имеет нестандартную структуру, содержит помарки или рукописный текст. 5
• Метод Glyth Match. 1 Предполагает сопоставление символов в растровом формате с их глифами, извлечёнными ранее напрямую из PDF-документа. 1