論文の概要: Dating ancient manuscripts using radiocarbon and AI-based writing style analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12013v1
• Date: Wed, 26 Jun 2024 12:33:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-22 11:30:12.129701
• Title: Dating ancient manuscripts using radiocarbon and AI-based writing style analysis
• Title（参考訳）: 放射性炭素とAIを用いた筆跡解析を用いた古写本の年代推定
• Authors: Mladen Popović, Maruf A. Dhali, Lambert Schomaker, Johannes van der Plicht, Kaare Lund Rasmussen, Jacopo La Nasa, Ilaria Degano, Maria Perla Colombini, Eibert Tigchelaar,
• Abstract要約: 我々は,Dead Sea Scrollsの新しい放射性炭素年代測定サンプルに基づいて,AIに基づく年代予測モデルであるEnochを紹介する。 エノクは放射性炭素による年代を、放射性炭素年代測定と比較して27.9年から30.7年の様々なMAEで予測することができる。 その後、135点の未確認の写本の日付を推定するために用いられ、この標本の79パーセントがパレオグラフィーによるポストホック評価に基づいて「現実的」であるとされた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.828413418929518
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Determining the chronology of ancient handwritten manuscripts is essential for reconstructing the evolution of ideas. For the Dead Sea Scrolls, this is particularly important. However, there is an almost complete lack of date-bearing manuscripts evenly distributed across the timeline and written in similar scripts available for palaeographic comparison. Here, we present Enoch, a state-of-the-art AI-based date-prediction model, trained on the basis of new radiocarbon-dated samples of the scrolls. Enoch uses established handwriting-style descriptors and applies Bayesian ridge regression. The challenge of this study is that the number of radiocarbon-dated manuscripts is small, while current machine learning requires an abundance of training data. We show that by using combined angular and allographic writing style feature vectors and applying Bayesian ridge regression, Enoch could predict the radiocarbon-based dates from style, supported by leave-one-out validation, with varied MAEs of 27.9 to 30.7 years relative to the radiocarbon dating. Enoch was then used to estimate the dates of 135 unseen manuscripts, revealing that 79 per cent of the samples were considered 'realistic' upon palaeographic post-hoc evaluation. We present a new chronology of the scrolls. The radiocarbon ranges and Enoch's style-based predictions are often older than the traditionally assumed palaeographic estimates. In the range of 300-50 BCE, Enoch's date prediction provides an improved granularity. The study is in line with current developments in multimodal machine-learning techniques, and the methods can be used for date prediction in other partially-dated manuscript collections. This research shows how Enoch's quantitative, probability-based approach can be a tool for palaeographers and historians, re-dating ancient Jewish key texts and contributing to current debates on Jewish and Christian origins.
• Abstract（参考訳）: 古写本の年代決定は、思想の進化の再構築に不可欠である。 デッドシースクロールにとって、これは特に重要である。 しかし、ほぼ完全な年代記の欠如がタイムラインに均等に散在し、パレオグラフィー比較で利用可能な類似の書体で書かれている。 本稿では,現在最先端のAIに基づく年代予測モデルであるEnochについて紹介する。 Enochは、確立された手書きスタイルの記述子を使用し、ベイズ尾根の回帰を適用している。 本研究の課題は,現在の機械学習では大量のトレーニングデータを必要とするのに対して,放射性炭素年代付原稿の数は少ないことである。 角線およびアログラフによる特徴ベクトルとベイジアンリッジの回帰を併用することにより,エノクは放射性炭素系年代を27.9～30.7年で予測できることを示した。 その後、エノクは135点の未確認写本の日付を推定するために用いられ、標本の79パーセントがパレオグラフィーによるポストホック評価で「現実的」であるとされた。 我々はその巻物の新しい年表を提示する。 放射性炭素の範囲とエノクのスタイルに基づく予測は、伝統的に推定されるパレオグラフィー推定よりも古いことが多い。 紀元前300-50年の範囲では、エノクの年代予測により粒度は改善された。 本研究は, マルチモーダル機械学習技術の現況と一致し, 他の部分的古写本コレクションの日付予測に利用することができる。 この研究は、エノクの量的、確率に基づくアプローチが、パレオグラフィーや歴史家にとっての道具となり、古代ユダヤ人の鍵となる文章を再編纂し、現在のユダヤ教とキリスト教の起源に関する議論に寄与していることを示している。

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