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# 大新闻‼️

📮 [2024-02] 我们使用latex-formulas数据集训练了一个公式识别模型[TexTeller](https://github.com/OleehyO/TexTeller?tab=readme-ov-file)，它可以将latex公式转换为图片，并且有着**很高的准确率**以及**很强的泛化能力**，可以**覆盖大部分公式识别场景**。

> 详情信息请参阅[TexTeller的github仓库](https://github.com/OleehyO/TexTeller?tab=readme-ov-file)

# Dataset Description

这里有两个数据集：**raw_formulas**和**cleaned_formulas**(这个数据集有*550K*个公式-图片对)。

我们在*arxiv*上爬取了约100万条未经过清洗以及文本分词的latex公式的图片文本对从而得到了*raw_formulas*数据集。
在将*raw_formulas*数据集进行**清洗**并加入[im2latex-100K](https://zenodo.org/records/56198#.V2px0jXT6eA)数据集后得到了*cleaned_formulas*数据集（一个具有*550K*公式-图片对的数据集）。

渲染公式对应的图片时，需要用到以下外部包：
* amsmath
* amsfonts
* amssymb
* mathtools

## 用法
加载 **raw_formulas** 数据集:

```python 
from datasets import load_dataset
data = load_dataset("OleehyO/latex-formulas", "raw_formulas") 
```

加载 **cleaned_formulas** 数据集:
```python
from datasets import load_dataset
data = load_dataset("OleehyO/latex-formulas", "cleaned_formulas") 
```

## 有关*raw_formulas*数据集的一些细节
我们爬取了包含以下公式环境的latex公式:
  * equation
  * align
  * align*
  * gather
  * gather*

公式中不存在以下内容：
  * \label
  * %
  * \quad
  * \qquad
  * \vspace
  * \hspace
  * \resizebox
  * \scalebox
  * \rotatebox
  * \parbox
  * \fbox
  * \makebox
  * \raisebox
  * \addvspace
  * \hfill
  * \vfill
  * \textwidth
  * \textheight
  * \rule

## *cleaned_formulas*数据集的一些预处理细节
### 清洗
* 我们删除了*raw_formulas*和[im2latex-100K](https://zenodo.org/records/56198#.V2px0jXT6eA)中一些无用的垃圾数据
* 我们删除了*raw_formulas*和[im2latex-100K](https://zenodo.org/records/56198#.V2px0jXT6eA)中过于复杂的公式：
  * 公式对应的渲染图片高宽比如果大于0.8，那么公式会被删除
  * 字符长度大于200的公式被删除了
* 在*raw_formulas*和[im2latex-100K](https://zenodo.org/records/56198#.V2px0jXT6eA)的公式中，以下内容被删除了：
  * \tag
  * \text
  * \begin{split}
  * \end{split}
  * \nonumber
  * \notag
* *raw_formulas*和中的`equation、equation*、align、\[...\]`公式环境均被替换成了`align*`公式环境
* 我们删除了*raw_formulas*中包含自定义宏的公式。