Russisch-Kirchenslawisch (1)

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

Russisch-Kirchenslawisch (1)

Prof. Achim Rabus von der Universität Freiburg hat zwei spezialisierte Modelle veröffentlicht, die in der Lage sind, russisches Kirchenslawisch zu lesen. Das erste Modell heißt VMC_Test_4+: Die Trainingsdaten bestehen aus Teilen der russischen kirchenslawischen Großen Lesemenologie (16. Jahrhundert). Das Modell ist auf die Transkription der kyrillischen Halbunzialschrift aus dem 16. Jahrhundert zugeschnitten. Die Zeichenfehlerraten für die Trainingsdaten sind 3.72% und für das Validierungsset 3.92% und für das Validierungsset 3.82%.

Das zweite Modell wird genannt: Combined_Full_VKS_2: Die Trainingsdaten bestehen aus Teilen der russischen kirchenslawischen Großen Lesemenologie (16. Jahrhundert), dem altkirchenslawischen Codex Suprasliensis (11. Jahrhundert) und dem Manuskript der Katechesen des Kyrill von Jerusalem aus dem 11. Dies ist ein generisches Modell, das für die Transkription einer Vielzahl von altkyrillischen Schriftstilen geeignet ist, einschließlich Unziale und Halbunziale. Die Zeichenfehlerrate für die Trainingsdaten beträgt 4,42% und für den Validierungssatz 3,92%.

Achim hat ein Buch geschrieben ausführlicher Bericht  über seine Verwendung von Transkribus. Obwohl er sich mit dem Kirchenslawischen beschäftigt, ist er sicher auch für andere Anwender interessant. Herzlichen Dank!

Modell-Übersicht

Name:
Combined_Full_VKS_2
Ersteller:
Achim Rabus (Universität Freiburg)
Modell-ID:
12425
Jahrhundert:
11., 16.
Sprachen:
Paleoslavo
Schrift:
Kyrillisches Alphabet
Engine:
HTR+
Material:
Handschrift
CER auf Validierungssatz:
3.92 %
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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.