論文の概要: An HTR-LLM Workflow for High-Accuracy Transcription and Analysis of Abbreviated Latin Court Hand

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.04132v1
• Date: Sat, 05 Jul 2025 19:07:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-08 15:46:35.032373
• Title: An HTR-LLM Workflow for High-Accuracy Transcription and Analysis of Abbreviated Latin Court Hand
• Title（参考訳）: 高精度転写のためのHTR-LLMワークフローと可視ラテンコートハンドの解析
• Authors: Joshua D. Isom,
• Abstract要約: 本稿では,中世の法律文書の高精度な書き起こしと解析のための,理想的な4段階のワークフローを提示し,検証する。 その結果、このハイブリッド多段階のアプローチは、高品質で分析可能な出力を生成しながら、転写の最も面倒な側面を効果的に自動化することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This article presents and validates an ideal, four-stage workflow for the high-accuracy transcription and analysis of challenging medieval legal documents. The process begins with a specialized Handwritten Text Recognition (HTR) model, itself created using a novel "Clean Ground Truth" curation method where a Large Language Model (LLM) refines the training data. This HTR model provides a robust baseline transcription (Stage 1). In Stage 2, this baseline is fed, along with the original document image, to an LLM for multimodal post-correction, grounding the LLM's analysis and improving accuracy. The corrected, abbreviated text is then expanded into full, scholarly Latin using a prompt-guided LLM (Stage 3). A final LLM pass performs Named-Entity Correction (NEC), regularizing proper nouns and generating plausible alternatives for ambiguous readings (Stage 4). We validate this workflow through detailed case studies, achieving Word Error Rates (WER) in the range of 2-7% against scholarly ground truths. The results demonstrate that this hybrid, multi-stage approach effectively automates the most laborious aspects of transcription while producing a high-quality, analyzable output, representing a powerful and practical solution for the current technological landscape.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,挑戦的な中世の法律文書の高精度な書き起こしと解析のための,理想的な4段階のワークフローを提示し,検証する。 このプロセスは、手書き文字認識(HTR)モデルから始まり、それ自体が"Clean Ground Truth"キュレーションメソッドを使って作成され、Large Language Model(LLM)がトレーニングデータを洗練する。 このHTRモデルは、堅牢なベースライン転写(ステップ1)を提供する。 ステージ2では、このベースラインが元の文書画像とともにマルチモーダル後補正のためのLCMに供給され、LCMの分析と精度の向上が図られる。 修正された短縮されたテキストは、プロンプト誘導 LLM (Stage 3) を使用して完全な学術ラテン語に拡張される。 最終 LLM パスは Named-Entity Correction (NEC) を実行し、固有名詞を正規化し、曖昧な読解のためのもっともらしい代替語を生成する(ステップ4)。 我々は、このワークフローを詳細なケーススタディを通じて検証し、学術的根拠の真理に対して2～7%の範囲で単語誤り率(WER)を達成する。 その結果、このハイブリッドなマルチステージアプローチは、高品質で分析可能な出力を生成しながら、転写の最も手間のかかる側面を効果的に自動化し、現在の技術的景観に対する強力で実用的な解決策であることを示した。

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