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Kirchenslawisch (2)

Kostenloses öffentliches KI-Modell für die Erkennung von handgeschriebenem Text mit Transkribus

Kirchenslawisch (2)

Prof. Achim Rabus der Universität Freiburg hat zwei spezialisierte Modelle veröffentlicht, die Kirchenslawisch lesen können.

Das erste Modell wird VMC_Test_4+ genannt: Die Trainingsdaten bestehen aus Teilen der kirchenslawischen Großen Lesemenologie (16. Jahrhundert, russische kirchenslawische Redaktion). Das Modell ist auf die Transkription der kyrillischen Halbunzialschrift des 16. Jahrhunderts zugeschnitten. Die Zeichenfehlerrate für die Trainingsdaten beträgt 1,81% und für den Validierungssatz 3,61%.

Das zweite Modell wird genannt: Combined_Full_VKS_2: Die Trainingsdaten bestehen aus Teilen der kirchenslawischen Großen Lesemenologie (16. Jahrhundert, russische kirchenslawische Redaktion), dem altkirchenslawischen Codex Suprasliensis (11. Jahrhundert) und dem Manuskript der Katechesen des Kyrill von Jerusalem aus dem 11. Es handelt sich um ein allgemeines Modell, das sich für die Transkription einer Vielzahl von altkyrillischen Schriftstilen eignet, darunter Unziale und Halbunziale. Die Zeichenfehlerrate für die Trainingsdaten beträgt 3,31% und für die Validierungsdaten 3,71%.

Achim hat einen ausführlichen Bericht geschrieben Bericht über seine Verwendung von Transkribus.
uch wenn es sich um Kirchenslawisch handelt, ist es sicher auch für andere Nutzer interessant. Herzlichen Dank!

Modell-Übersicht

Name:
Combined_Full_VKS_2
Ersteller:
Achim Rabus (Universität Freiburg)
Modell-ID:
26113
Jahrhundert:
11., 16.
Sprachen:
Paleoslavo
Schrift:
Kyrillisches Alphabet
Engine:
PyLaia
Material:
Handschrift
CER auf Validierungssatz:
3.71 %
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Combined_Full_VKS_2 ist für jeden frei verfügbar

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Sie können dieses Modell zur automatischen Transkription von handschriftlichen Dokumenten mit Handwritten Text Recognition in Transkribus verwenden. Die Verwendung dieses Modells ist sowohl mit dem Transkribus Expert Client möglich als auch mit Transkribus Lite.
Dieses KI-Modell wurde trainiert, um Text aus Bildern historischer Dokumente in kyrillischer Schrift automatisch in editierbaren und durchsuchbaren Text zu konvertieren.