論文の概要: Mind the Gap: Analyzing Lacunae with Transformer-Based Transcription

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.00250v1
• Date: Fri, 28 Jun 2024 22:52:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-04 05:50:47.926449
• Title: Mind the Gap: Analyzing Lacunae with Transformer-Based Transcription
• Title（参考訳）: Mind the Gap: Transformer-based Transcription を用いた Lacunae の解析
• Authors: Jaydeep Borkar, David A. Smith,
• Abstract要約: 我々は、ラグネーを含む合成データに基づいて訓練されたトランスフォーマーベース光学文字認識(OCR)モデルを採用する。 本研究は,ラグナの検出および修復における有効性を示し,その成功率を65%とした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.486161976966064
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Historical documents frequently suffer from damage and inconsistencies, including missing or illegible text resulting from issues such as holes, ink problems, and storage damage. These missing portions or gaps are referred to as lacunae. In this study, we employ transformer-based optical character recognition (OCR) models trained on synthetic data containing lacunae in a supervised manner. We demonstrate their effectiveness in detecting and restoring lacunae, achieving a success rate of 65%, compared to a base model lacking knowledge of lacunae, which achieves only 5% restoration. Additionally, we investigate the mechanistic properties of the model, such as the log probability of transcription, which can identify lacunae and other errors (e.g., mistranscriptions due to complex writing or ink issues) in line images without directly inspecting the image. This capability could be valuable for scholars seeking to distinguish images containing lacunae or errors from clean ones. Although we explore the potential of attention mechanisms in flagging lacunae and transcription errors, our findings suggest it is not a significant factor. Our work highlights a promising direction in utilizing transformer-based OCR models for restoring or analyzing damaged historical documents.
• Abstract（参考訳）: 歴史的文書は、しばしば、穴、インクの問題、ストレージの損傷などの問題によって、欠落または不可解なテキストを含む損傷や不整合に悩まされる。 これらの欠落した部分や隙間をラグナ(lacunae)と呼ぶ。 本研究では,ラグネーを含む合成データに基づいて学習したトランスフォーマーを用いた光学文字認識(OCR)モデルを用いた。 本研究は,ラッカネーの知識が乏しいベースモデルに対して,ラッカネーの検出と復元において有効性を示し,成功率を65%とした。 さらに, 画像を直接検査することなく, 行画像中のラグネーやその他の誤り(例えば, 複雑な筆記やインク問題による誤転写)を識別できる転写のログ確率などのモデルの力学特性について検討する。 この能力は、漆や誤りを含む画像と清潔な画像とを区別しようとする学者にとって貴重である。 ラクナのフラグングや転写誤りに対する注意機構の可能性について検討するが,本研究は重要な要因ではないことを示唆する。 本研究は,損傷した史料の復元・解析にトランスフォーマーを用いたOCRモデルを利用する上で,有望な方向性を示すものである。

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