Rewolucja w rozpoznawaniu pisma ręcznego: nowe możliwości badań!

Rewolucja w rozpoznawaniu pisma ręcznego: nowe możliwości badań!

Naukowcy z Uniwersytetu w Passau uruchomili innowacyjny projekt dotyczący metodologii błędów w automatycznym rozpoznawaniu pisma ręcznego. Projektem w ramach linii finansowania „Przebudzenie” Fundacji Volkswagena kierują profesorowie Malte Rehbein i Alexander Werth. Czas trwania projektu obejmuje lata 2025–2027 i nosi nazwę „Metodologia niedokładności”.

Głównym celem tego projektu jest zbadanie, w jakim stopniu nieprawidłowe dane mogą umożliwić pracę naukową. Wykorzystuje się automatycznie przepisywane rękopisy historyczne z protokołów soborowych z XVII–XIX w., których dokładność wynosi około 90%. W ramach projektu porównane zostaną te transkrypcje z danymi przepisanymi ręcznie, uzyskując 100% dokładność.

Centrum Nauki „Methodikum”

Projekt jest częścią centrum naukowego „Methodikum”, które zostało założone przez katedry wielojęzycznej lingwistyki komputerowej, humanistyki obliczeniowej i lingwistyki germańskiej. Celem „Methodikum” są podstawowe badania metodologiczne w naukach humanistycznych oraz wspomaganie metod komputerowych i cyfrowych.

Znaczenie automatycznego rozpoznawania pisma ręcznego podkreślają także wyzwania stojące przed maszynami. Ludzie potrafią rozszyfrować pismo ręczne, podczas gdy w przypadku maszyn umiejętność ta jest znacznie bardziej złożona. Tobias Hodel z Archiwów Państwowych w Zurychu informuje o postępach w automatycznym rozpoznawaniu pisma ręcznego w projektach takich jak READ, finansowanym przez Komisję Europejską i mającym na celu transkrypcję dużych ilości dokumentów pisanych odręcznie.

Wsparcie technologiczne i poziom rozwoju

Centralnym narzędziem w tym kontekście jest bezpłatne oprogramowanie Transkribus, które umożliwia nie tylko automatyczne rozpoznawanie i transkrypcję, ale także wyszukiwanie dokumentów historycznych. Oprogramowanie to sprawdziło się jako cenne narzędzie dla archiwów, bibliotek i instytucji zajmujących się dokumentacją.

Korzystanie z Transkribusa wymaga tworzenia danych szkoleniowych poprzez ręczną transkrypcję, co jest czasochłonne, ale może znacząco poprawić jakość rozpoznawania. Bieżące wyniki pokazują, że niektóre modele oprogramowania mogą osiągnąć współczynnik błędów znakowych (CER) mniejszy niż 1%, co stanowi niezwykłą dokładność w przypadku określonych korpusów tekstowych. Transkribus oferuje również różne narzędzia do tworzenia własnych modeli, dostosowanych do odpowiednich potrzeb użytkownika.

Wraz z rozwojem technologii w ostatnich latach nastąpił znaczny postęp w zakresie rozpoznawania pisma ręcznego. Jakość automatycznych transkrypcji zależy przede wszystkim od użytej czcionki i liczby używanych rąk. Pomimo tych postępów wyzwaniem pozostaje fakt, że maszyny nie są obecnie w stanie osiągnąć poziomu błędów wynoszącego 0%, przy akceptowalnym poziomie transkrypcji przez człowieka poniżej 10%.

Ogólnie rzecz biorąc, rozwój automatycznego rozpoznawania pisma ręcznego pokazuje, jak połączenie inteligencji ludzkiej i maszynowej może wzbogacić prace naukowe i znacząco przyspieszyć cyfryzację zbiorów historycznych. Rosnąca efektywność transkrypcji, wsparta technologią HTR, otwiera nowe możliwości badań historycznych i opracowania cennych informacji z materiałów archiwalnych. Współpraca naukowców i nowoczesnych technologii może zrewolucjonizować badania w naukach humanistycznych.

Więcej informacji i wgląd w techniczne aspekty rozpoznawania pisma ręcznego można znaleźć na stronach projektu Uniwersytet w Pasawie, DHC I Bop zalecony.