論文の概要: Digitizing Nepal's Written Heritage: A Comprehensive HTR Pipeline for Old Nepali Manuscripts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.17111v1
• Date: Thu, 18 Dec 2025 22:43:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-22 19:25:54.193763
• Title: Digitizing Nepal's Written Heritage: A Comprehensive HTR Pipeline for Old Nepali Manuscripts
• Title（参考訳）: ネパールの著作遺産のデジタル化:ネパール古写本の総合的HTRパイプライン
• Authors: Anjali Sarawgi, Esteban Garces Arias, Christof Zotter,
• Abstract要約: 本稿では,ネパール語における手書き文字認識のための最初のエンドツーエンドパイプラインを提案する。 我々は行レベルの転写手法を採用し、認識精度を向上させるためにエンコーダ・デコーダアーキテクチャとデータ中心の手法を体系的に探索する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3899824115379246
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents the first end-to-end pipeline for Handwritten Text Recognition (HTR) for Old Nepali, a historically significant but low-resource language. We adopt a line-level transcription approach and systematically explore encoder-decoder architectures and data-centric techniques to improve recognition accuracy. Our best model achieves a Character Error Rate (CER) of 4.9\%. In addition, we implement and evaluate decoding strategies and analyze token-level confusions to better understand model behaviour and error patterns. While the dataset we used for evaluation is confidential, we release our training code, model configurations, and evaluation scripts to support further research in HTR for low-resource historical scripts.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,歴史的に重要だが低リソース言語である古ネパール語のための手書き文字認識(HTR)のための最初のエンドツーエンドパイプラインを提案する。 我々は行レベルの転写手法を採用し、認識精度を向上させるためにエンコーダ・デコーダアーキテクチャとデータ中心の手法を体系的に探索する。 我々の最良のモデルはキャラクタエラー率(CER)が4.9\%に達する。 さらに、デコード戦略を実装して評価し、トークンレベルの混乱を分析して、モデルの振る舞いやエラーパターンをよりよく理解する。 評価に使用したデータセットは機密ですが、トレーニングコード、モデル構成、評価スクリプトをリリースし、低リソースの履歴スクリプトに対するHTRのさらなる研究を支援します。

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