Revolución en el reconocimiento de escritura: ¡Nuevas oportunidades para la investigación!

Revolución en el reconocimiento de escritura: ¡Nuevas oportunidades para la investigación!

Investigadores de la Universidad de Passau han puesto en marcha un proyecto innovador sobre metodología de errores en el reconocimiento automático de escritura a mano. Los profesores Malte Rehbein y Alexander Werth lideran el proyecto, que forma parte de la línea de financiación “Despertar” de la Fundación Volkswagen. La duración del proyecto se extiende de 2025 a 2027 y se denomina “Metodología de lo Inexacto”.

El objetivo central de este proyecto es investigar en qué medida los datos incorrectos pueden permitir el trabajo científico. Se utilizan manuscritos históricos transcritos automáticamente de actas conciliares de los siglos XVII al XIX, que tienen una precisión de alrededor del 90%. El proyecto comparará estas transcripciones con datos transcritos manualmente, logrando una precisión del 100%.

Centro de Ciencias “Methodikum”

El proyecto forma parte del centro científico “Methodikum”, fundado por cátedras de lingüística computacional multilingüe, humanidades computacionales y lingüística alemana. El objetivo del “Methodikum” es la investigación metodológica básica en humanidades, así como el apoyo a métodos digitales y asistidos por ordenador.

La relevancia del reconocimiento automático de escritura a mano también se ve subrayada por los desafíos que enfrentan las máquinas. Los humanos son capaces de descifrar la escritura a mano, mientras que esta capacidad es mucho más compleja para las máquinas. Tobias Hodel, de los Archivos Estatales de Zúrich, informa sobre los avances en el reconocimiento automatizado de escritura a mano en proyectos como READ, financiado por la Comisión Europea y cuyo objetivo es transcribir grandes cantidades de documentos escritos a mano.

Soporte tecnológico y nivel de desarrollo.

Una herramienta central en este contexto es el software gratuito Transkribus, que no sólo permite el reconocimiento y la transcripción automáticos, sino también la búsqueda de documentos históricos. Este software se ha consolidado como una herramienta valiosa para archivos, bibliotecas e instituciones de documentación.

El uso de Transkribus requiere la creación de datos de entrenamiento mediante transcripción manual, lo que lleva mucho tiempo pero puede mejorar significativamente la calidad del reconocimiento. Los resultados actuales muestran que algunos modelos del software pueden alcanzar una tasa de error de caracteres (CER) inferior al 1%, lo que representa una precisión notable para corpus de texto específicos. Transkribus también ofrece diversas herramientas para crear sus propios modelos, adaptados a las respectivas necesidades del usuario.

A medida que la tecnología ha avanzado, se han producido mejoras significativas en el reconocimiento de escritura a mano en los últimos años. La calidad de las transcripciones automáticas depende principalmente de la fuente utilizada y del número de manos utilizadas. A pesar de estos avances, el desafío sigue siendo que las máquinas actualmente no pueden alcanzar una tasa de error del 0%, mientras que los niveles aceptables para las transcripciones humanas están por debajo del 10%.

En general, el desarrollo del reconocimiento automatizado de escritura muestra cómo la combinación de inteligencia humana y mecánica puede enriquecer el trabajo científico y avanzar significativamente en la digitalización de fondos históricos. La creciente eficiencia de la transcripción, respaldada por la tecnología HTR, abre nuevas oportunidades para la investigación histórica y el desarrollo de información valiosa a partir de materiales de archivo. La colaboración entre científicos y tecnologías modernas tiene el potencial de revolucionar la investigación en humanidades.

Para obtener más información y conocimientos sobre los aspectos técnicos del reconocimiento de escritura a mano, consulte las páginas del proyecto. Universidad de Passau, DHC y Golpear recomendado.