Många musei- och biblioteksarkiv digitaliserar sina stora samlingar av handskrivna historiska handskrifter för att göra det möjligt för allmänheten att få tillgång till dem. Dessa samlingar är endast tillgängliga i bildformat och kräver dyra manuella anteckningar arbete för tillgång till dem. Nuvarande handstilskännare har felfrekvenser över 50 % och kan därför inte användas för sådant material. Vi beskriver två statistiska modeller för hämtning i stora samlingar av handskrivna manuskript med en textfråga. Båda använder en uppsättning transkriberade sidbilder för att lära sig en gemensam sannolikhetsfördelning mellan funktioner som beräknas från ordbilder och deras transkriptioner. Modellerna kan sedan användas för att hämta omärkta bilder av handskrivna dokument med en textfråga. Vi visar experiment med ett träningsset på 100 transkriberade sidor och en testuppsättning på 987 handskrivna sidbilder från George Washington-kollektionen. Experiment visar att precisionen vid 20 dokument är ungefär 0,4 till 0,5 beroende på modell. Såvitt vi vet är detta det första automatiska hämtningssystemet för historiska manuskript med textförfrågningar, utan manuell transkription av originalkorpus.
Rath m.fl. I REF föreslogs det första automatiska systemet för hämtning av historiska handskrivna dokument med användning av relevanta modeller.
A search engine for historical manuscript images
{'venue': "SIGIR '04", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}