전문가들은 우리 시대까지 살아남은 자료와 원고가 엄청나게 많다고 말했습니다.
노트르담 대학교의 연구원들은 현재 복잡한 고대 필적을 읽어 전사를 개선하는 AI를 개발하고 있습니다.
우리는 숙련된 독자가 텍스트를 인식하는 방식을 시뮬레이션하는 방식으로 전사를 자동화하기로 결정했습니다.
월터 샤이어러(Walter Schairer), Dennis O. Doughty College 조교수
새로운 작품에서 저자는 전통적 전통을 결합했습니다.시각적 정신물리학을 활용한 기계 학습 기술은 숙련된 독자가 특정 문자를 인식하는 데 걸리는 시간, 손글씨의 품질 또는 약어 철자를 결정하는 방법 등 물리적 자극과 정신 현상 사이의 연결을 측정하는 방법입니다.  ;
Schairer 팀은 디지털화된 라틴어를 연구했습니다.9세기에 장크트갈 수도원에서 쓰여진 사본들입니다. 독자들은 특별히 고안된 소프트웨어 인터페이스에 필사본을 입력했습니다. 그런 다음 팀은 어떤 단어, 기호 및 구절이 쉽고 어려운지 이해하기 위해 전사 중 반응 시간을 측정했습니다. Scheir는 이것이 텍스트에 대한 인간의 인식에 더 가까워지기 위해 필요하며, 이렇게 하면 오류 수가 줄어들고 AI가 텍스트를 더 정확하게 해독할 것이라고 설명했습니다.
이제 팀에서는 더 많은 정보를 얻기 위해 노력하고 있습니다.특히 손상되거나 불완전한 문서로 작업할 때 전사의 정확성, 혼란을 초래할 수 있는 이미지 및 기타 관련 기호를 해석하는 방법.
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