Gedrucktes Latein und Griechisch (auch Deutsch, Englisch, Italienisch) 15. bis 19. Jahrhundert | HTR+

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

Gedrucktes Latein und Griechisch (auch Deutsch, Englisch, Italienisch) 15. bis 19. Jahrhundert | HTR+

Das "NOSCEMUS General Model" ist in der Lage, gedruckte lateinische Texte vor allem aus dem 15., 16., 17. und 18. Das Modell wurde von Stefan Zathammer veröffentlicht und basiert auf Trainingsdaten, die aus dem Digitalen Quellenbuch des NOSCEMUS-Projekt.

Für die 4. überarbeitete und aktualisierte Version wurde eine beträchtliche Anzahl neuer Seiten hinzugefügt, darunter Drucke aus dem 15. und 19. Jahrhundert und vor allem griechische Texte.

Obwohl das Modell auf die Transkription von (neo-)lateinischen Texten in Antiqua-basierten Schriften zugeschnitten ist, ist es bis zu einem gewissen Grad auch in der Lage, griechische Wörter und Wörter in (deutscher) Fraktur zu verarbeiten.

Das Projekt NOSCEMUS wurde vom Europäischen Forschungsrat (ERC) im Rahmen des Forschungs- und Innovationsprogramms Horizon 2020 der Europäischen Union gefördert (Fördervertrag Nr. 741374).

Von diesem Modell gibt es auch eine PyLaia-Version, die Sie hier finden können hier erläutert.

Modell-Übersicht

Name:
Noscemus GM 4.0
Ersteller:
Noscemus-Projekt (Universität Innsbruck)
Modell-ID:
29579
Jahrhundert:
15., 16., 17., 18.
Sprachen:
Englisch, Deutsch, Griechisch, Italienisch, Latein
Schrift:
Lateinisches Alphabet, Gotische Schrift, Griechisches Alphabet
Engine:
HTR+
Material:
Gedruckt
CER auf Validierungssatz:
0.79 %
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Noscemus GM 4.0 ist für jeden frei verfügbar

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Sie können dieses Modell verwenden, um Druckdokumente mit handschriftlicher Texterkennung in Transkribus automatisch zu transkribieren. Dieses Modell kann in der Transkribus Expert Client möglich als auch mit Transkribus Lite.
Dieses KI-Modell wurde darauf trainiert, Text aus Bildern von Dokumenten mit historischem lateinischen Alphabet, gotischer Schrift und griechischem Alphabet automatisch in editierbaren und durchsuchbaren Text zu konvertieren.