本发明公开了一种基于Self‑Attention的离线数学公式识别方法，包括：对输入的数学公式图像进行预处理；编码阶段：对数学公式图像进行特征提取；将提取的特征的隐向量转换为多头的自注意力机制输入所需的维度；对提取的特征的隐向量进行编码，获得特征结果向量；解码阶段：依次输入字符到嵌入层，获得嵌入向量；将特征结果向量以及嵌入向量输入到网络块，获取输入字符的结果向量；获取输入字符的结果向量对应的的概率向量，找出概率向量中最大概率值索引对应的字符作为生成的字符；循环解码阶段，获得数学公式图像对应的latex字符序列。本发明仅仅使用注意力机制，不仅避免了LSTM固有的长距离依赖的问题，而且极大提升了模型的训练效率和识别准确率。