論文の概要: Detecting Latin in Historical Books with Large Language Models: A Multimodal Benchmark

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.19585v2
• Date: Tue, 28 Oct 2025 13:04:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-29 13:20:32.859473
• Title: Detecting Latin in Historical Books with Large Language Models: A Multimodal Benchmark
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルによる歴史書中のラテン語の検出:マルチモーダルベンチマーク
• Authors: Yu Wu, Ke Shu, Jonas Fischer, Lidia Pivovarova, David Rosson, Eetu Mäkelä, Mikko Tolonen,
• Abstract要約: 本稿では,様々なレイアウトの混在した古文書からラテン語の断片を抽出する新しい課題について述べる。 注釈付き724ページのマルチモーダルデータセットに対して,大規模ファンデーションモデルの性能をベンチマークし,評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.3941632539902
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a novel task of extracting Latin fragments from mixed-language historical documents with varied layouts. We benchmark and evaluate the performance of large foundation models against a multimodal dataset of 724 annotated pages. The results demonstrate that reliable Latin detection with contemporary models is achievable. Our study provides the first comprehensive analysis of these models' capabilities and limits for this task.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,様々なレイアウトの混在した古文書からラテン語の断片を抽出する新しい課題について述べる。 注釈付き724ページのマルチモーダルデータセットに対して,大規模ファンデーションモデルの性能をベンチマークし,評価した。 その結果、現代モデルによる信頼できるラテン検出が達成可能であることが示された。 本研究は,これらのモデルの能力と限界を包括的に分析した最初の論文である。

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