論文の概要: An open dataset for oracle bone script recognition and decipherment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.15365v1
• Date: Sat, 27 Jan 2024 09:54:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-30 18:38:43.050365
• Title: An open dataset for oracle bone script recognition and decipherment
• Title（参考訳）: oracleの骨スクリプト認識と解読のためのオープンデータセット
• Authors: Pengjie Wang, Kaile Zhang, Yuliang Liu, Jinpeng Wan, Haisu Guan, Zhebin Kuang, Xinyu Wang, Lianwen Jin, Xiang Bai
• Abstract要約: Oracle Bone Script (OBS) は、3000年前にさかのぼる上海王朝の人文と地理に関する貴重な洞察を持っている。 時間の経過はそれらの意味の多くを曖昧にしており、これらの古代のテキストを解読する上で重要な課題が提示されている。 このデータセットは1,588個の解読されたスクリプトの77,064個の画像と9,411個の未解読文字の62,989個の画像を含んでいる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.91231825135665
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Oracle Bone Script (OBS), one of the earliest known forms of ancient Chinese writing, holds invaluable insights into the humanities and geography of the Shang Dynasty, dating back 3,000 years. The immense historical and cultural significance of these writings cannot be overstated. However, the passage of time has obscured much of their meaning, presenting a significant challenge in deciphering these ancient texts. With the advent of Artificial Intelligence (AI), employing AI to assist in interpreting OBS has become a feasible option. Yet, progress in this area has been hindered by a lack of high-quality datasets. To address this issue, this paper details the creation of the HUST-OBS dataset. This dataset encompasses 77,064 images of 1,588 individual deciphered scripts and 62,989 images of 9,411 undeciphered characters, with a total of 140,053 images, compiled from diverse sources. Additionally, all images and labels have been reviewed and corrected by experts in oracle bone studies. The hope is that this dataset could inspire and assist future research in deciphering those unknown OBS.
• Abstract（参考訳）: Oracle Bone Script (OBS) は、古代中国最古の書物として知られており、3000年前にさかのぼる上海王朝の人文と地理に関する貴重な知見を持っている。 これらの著作の歴史的・文化的意義は過大評価されない。 しかし、時間の経過はそれらの意味の多くを曖昧にしており、これらの古代のテキストを解読する上で重要な課題となっている。 人工知能(AI)の出現により、OBSの解釈を支援するAIが実現可能な選択肢となった。 しかし、この分野の進歩は高品質なデータセットの欠如によって妨げられている。 本稿では,HUST-OBSデータセットの作成について詳述する。 このデータセットは1,588個の解読されたスクリプトの77,064個の画像と9,411個の未解読文字の62,989個の画像を含む。 さらに、すべての画像とラベルは、oracle bone studiesの専門家によってレビューされ、修正されています。 このデータセットは、未知のOBSを解読する将来の研究を刺激し、支援することを期待している。

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