创建古代语言的独特数据库,并使用计算机视觉模型准确地识别和分类它们
Elaf A Saeed1, Ammar D Jasim1, Munther A Abdul Malik2
1Department of System Engineering, Collage of Information Engineering, AL-Nahrain University, Baghdad, Iraq.
Data in brief
|September 11, 2024
概括
这项研究引入了一种深度学习方法,可以自动识别古代形文字板上的希伯来字母,加速对历史文本的分析.
科学领域:
- 数字人文学科 数字人文学科
- 计算语言学 计算语言学
- 考古学的考古学
背景情况:
- 形文字是最古老的书写系统之一,起源于美索不达米亚.
- 解读古老的语言,如形文字是一个复杂和耗时的过程.
- 训练古代脚本的深度学习模型是具有挑战性的,因为数据采集困难.
研究的目的:
- 开发基于深度学习的标志探测器,以高效地识别和分组基于希伯来文内容的形板块.
- 为了克服在形文字中获得希伯来字母的注释训练数据的挑战.
主要方法:
- 利用现有的转写和一个符号对符号的拉丁字符表示来生成训练数据.
- 采用了监督的方法,包括在平板电脑图像中找到转写符号,并重新训练一个标志探测器.
- 应用了Yolov8对象检测预训练模型用于希伯来字符识别和形板块分类.
主要成果:
- 开发的方法有效地识别了形板块上的希伯来字母.
- 信号探测器的性能得到了增强,从而提高了对齐质量.
- 根据其希伯来文内容,促进了形板块的分类.
结论:
- 深度学习提供了一种可行的解决方案,以加快对古代形文字文本的分析.
- 拟议的方法解决了历史脚本培训模型中的数据稀缺问题.
- 这项研究通过使古代语言和文物更有效地研究,为数字人文学科做出了贡献.
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