Podrobno

Transkribus za namen optične prepoznave rokopisa : poročilo o uporabi in učenju besedilnega modela
ID Hari, Andreja (Avtor)

.pdfPDF - Predstavitvena datoteka, prenos (1,14 MB)
MD5: 179049CC1E431EAEBBE2810434CCCEEE
URLURL - Izvorni URL, za dostop obiščite https://journals.uni-lj.si/knjiznica/article/view/19788 Povezava se odpre v novem oknu

Izvleček
Digitalizacija in prepoznavanje besedila sta ključna za omogočanje dostopa do zgodovinskih dokumentov, vključno z rokopisi. Članek predstavlja pregled obstoječih praks na področju optične prepoznave rokopisov (HTR) v Sloveniji in nekaj primerov tujih praks. Sledi poročilo o uporabi in učenju besedilnega modela za optično prepoznavo rokopisov z uporabo orodja Transkribus. Narodna in univerzitetna knjižnica (NUK) je v okviru projekta EODOPEN testirala platformo Transkribus na razmnoženih rokopisih semeniških predavanj Janeza Evangelista Kreka iz začetka 20. stoletja. Zapiske Krekovih predavanj so med letoma 1903 in 1907 nekateri bogoslovci stenografirali in po njegovem pregledu litografirali. Poročilo opisuje proces učenja besedilnega modela na enem delu in nato uporabo nastalega modela na treh dodatnih delih s podobno pisavo. Predstavljeni so tudi izzivi, s katerimi so se soočili, ter rezultati, ki so pokazali, da je uporaba Transkribusa učinkovita pri prepoznavanju besedil v slovenščini, čeprav sprva zahteva nekaj dodatnega ročnega dela. Članek se zaključuje s priporočili in idejami za nadaljnjo uporabo ter raziskovanje te tehnologije.

Jezik:Slovenski jezik
Ključne besede:digitalizacija, knjižnice, rokopisi, rokopisno gradivo, umetna inteligenca, optična prepoznava rokopisov, optično branje, HTR, umetna inteligenca, UI
Vrsta gradiva:Članek v reviji
Tipologija:1.04 - Strokovni članek
Organizacija:FF - Filozofska fakulteta
Status publikacije:Objavljeno
Različica publikacije:Objavljena publikacija
Leto izida:2025
Št. strani:Str. 151-171
Številčenje:Letn. 69, št. 2/3
PID:20.500.12556/RUL-180106 Povezava se odpre v novem oknu
UDK:004.85:091
ISSN pri članku:0023-2424
DOI:10.55741/knj.69.2-3.5 Povezava se odpre v novem oknu
COBISS.SI-ID:258045443 Povezava se odpre v novem oknu
Datum objave v RUL:07.04.2026
Število ogledov:330
Število prenosov:190
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
:
Kopiraj citat
Objavi na:Bookmark and Share

Gradivo je del revije

Naslov:Knjižnica : revija za področje bibliotekarstva in informacijske znanosti = Library : journal for library and information science
Skrajšan naslov:Knjižnica
Založnik:Zveza bibliotekarskih društev Slovenije = Slovenian Library Association, Založba Univerze v Ljubljani = University of Ljubljana Press
ISSN:0023-2424
COBISS.SI-ID:331277 Povezava se odpre v novem oknu

Licence

Licenca:CC BY-SA 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Deljenje pod enakimi pogoji 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/deed.sl
Opis:Ta licenca Creative Commons je zelo podobna običajni licenci Priznanje avtorstva, vendar zahteva, da so materialne avtorske pravice na izpeljanih delih upravljane z enako licenco.

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Transkribus for handwritten text recognition : report on the use and training of a text model
Izvleček:
Digitization and text recognition are key to enabling access to historical documents, including manuscripts. This article provides an overview of existing practices in the field of Handwritten Text Recognition (HTR) and several examples of foreign practices. It continues with a report on the use and training of a text model for HTR using the Transkribus tool. The National and University Library (NUK), as part of the EODOPEN project, tested the Transkribus platform on the reproduced manuscripts of seminar lectures by Janez Evangelist Krek from the early 20th century. Some of his students stenographed Krek’s lecture notes between 1903 and 1907, which were then lithographed after his review. The report describes the process of training a text model on one book and then applying the resulting model to three additional books with similar handwriting. It also presents the challenges encountered and the results, which demonstrated that the use of Transkribus is effective for recognizing texts in Slovene, although it initially requires some additional manual work. The article concludes with recommendations and ideas for further use and exploration of this technology.

Ključne besede:digitization, libraries, Artificial Intelligence, AI, manuscripts, Handwritten Text Recognition, HTR, optical character recognition

Podobna dela

Podobna dela v RUL:
Podobna dela v drugih slovenskih zbirkah:

Zbirka

To gradivo je del naslednjih zbirk del:
  1. Knjižnica

Nazaj