Revoluție în recunoașterea scrisului de mână: noi oportunități pentru cercetare!

Revoluție în recunoașterea scrisului de mână: noi oportunități pentru cercetare!

Cercetătorii de la Universitatea din Passau au lansat un proiect inovator privind metodologia erorilor în recunoașterea automată a scrisului de mână. Profesorii Malte Rehbein și Alexander Werth conduc proiectul, care face parte din linia de finanțare „Awakening” a Fundației Volkswagen. Durata proiectului se extinde din 2025 până în 2027 și se numește „Metodologia inexactelor”.

Scopul central al acestui proiect este de a investiga măsura în care datele incorecte pot permite munca științifică. Sunt folosite manuscrise istorice transcrise automat din procesele verbale ale consiliului din secolele XVII-XIX, care au o precizie de aproximativ 90%. Proiectul va compara aceste transcripții cu date transcrise manual, obținând o acuratețe de 100%.

Centrul de Știință „Methodikum”

Proiectul face parte din centrul de știință „Methodikum”, care a fost fondat de catedre de lingvistică computațională multilingvă, științe umaniste computaționale și lingvistică germană. Scopul „Methodikum” este cercetarea metodologică de bază în științe umaniste, precum și sprijinirea metodelor asistate de computer și digitale.

Relevanța recunoașterii automate a scrisului de mână este subliniată și de provocările cu care se confruntă mașinile. Oamenii sunt capabili să descifreze scrisul de mână, în timp ce această abilitate este mult mai complexă pentru mașini. Tobias Hodel de la Arhivele de Stat din Zurich raportează despre progresul în recunoașterea automată a scrisului de mână în proiecte precum READ, care este finanțat de Comisia Europeană și are ca scop transcrierea unor cantități mari de documente scrise de mână.

Suport tehnologic și nivel de dezvoltare

Un instrument central în acest context este software-ul gratuit Transkribus, care permite nu numai recunoașterea și transcrierea automată, ci și căutarea documentelor istorice. Acest software s-a impus ca un instrument valoros pentru arhive, biblioteci și instituții de documentare.

Utilizarea Transkribus necesită crearea de date de antrenament prin transcriere manuală, ceea ce necesită mult timp, dar poate îmbunătăți semnificativ calitatea recunoașterii. Rezultatele actuale arată că unele modele de software pot atinge o rată de eroare de caractere (CER) mai mică de 1%, ceea ce reprezintă o acuratețe remarcabilă pentru corpuri de text specifice. Transkribus oferă și diverse instrumente pentru crearea propriilor modele, adaptate nevoilor respective ale utilizatorului.

Pe măsură ce tehnologia a avansat, au existat îmbunătățiri semnificative în recunoașterea scrisului de mână în ultimii ani. Calitatea transcrierilor automate depinde în primul rând de fontul folosit și de numărul de mâini folosite. În ciuda acestor progrese, provocarea rămâne că mașinile nu sunt în prezent în măsură să atingă o rată de eroare de 0%, nivelurile acceptabile pentru transcripțiile umane fiind sub 10%.

În general, dezvoltarea recunoașterii automate a scrisului de mână arată cum combinația dintre inteligența umană și cea a mașinilor poate îmbogăți munca științifică și poate avansa semnificativ digitizarea stocurilor istorice. Eficiența în creștere a transcripției, susținută de tehnologia HTR, deschide noi oportunități pentru cercetarea istorică și dezvoltarea de informații valoroase din materiale de arhivă. Colaborarea dintre oamenii de știință și tehnologiile moderne are potențialul de a revoluționa cercetarea în științe umaniste.

Pentru informații suplimentare și perspective asupra aspectelor tehnice ale recunoașterii scrisului de mână, consultați paginile proiectului Universitatea din Passau, DHC şi Bop recomandat.