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Spanischer Druck XVIII-XIX

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

Spanischer Druck XVIII-XIX

PyLaia-Modell, das auf der Grundlage von Ground Truth-Daten erstellt wurde, die aus der Transkription und manuellen Segmentierung einer Stichprobe von 193 Seiten der spanischen Presse des XVIII-XIX Jahrhunderts stammen, insbesondere aus Bänden des "Diario de Madrid 1788-1825" (https://hemerotecadigital.bne.es/hd/card?oid=0001510462).

Dieses Modell wurde im Rahmen des CLARA-HD-Projekts entwickelt (https://clara-nlp.uned.es/home/dh), die vom spanischen Ministerium gegründet wurde und für die automatische Transkription ähnlicher spanischer Drucke desselben Zeitraums geeignet ist. Eine manuelle Segmentierung wird empfohlen, da Zeitungen in der Regel Tabellen und Spalten enthalten. Es wurde ein CER von 1% auf der Validierungsmenge erreicht.

Für weitere Informationen oder Einzelheiten wenden Sie sich bitte an Eva Sánchez Salido unter evasan@lsi.uned.es oder Ana García Serrano unter agarcia@lsi.uned.es.

Bitte zitieren Sie dieses Modell als: Menta, A., Sánchez-Salido, E., & García-Serrano, A. (2022). Transcripción de periódicos históricos: Aproximación CLARA-HD. Proceedings of the Annual Conference of the Spanish Association for Natural Language Processing 2022: Projects and Demonstrations (SEPLN-PD 2022).

Modell-Übersicht

Name:
Diario de Madrid 1788-1825
Ersteller:
Eva Sánchez Salido, Ana García Serrano
Modell-ID:
48440
Jahrhundert:
18., 19.
Sprachen:
Spanisch
Schrift:
Lateinisches Alphabet
Engine:
PyLaia
Material:
Gedruckt
CER auf Validierungssatz:
1.00 %
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Diario de Madrid 1788-1825 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 trainiert, um Text aus Bildern historischer Dokumente mit lateinischem Alphabet automatisch in editierbaren und durchsuchbaren Text zu konvertieren.