Etiquetado: escritura

Tipología del error (6): el peor testimonio (parte 1)

Siguiendo con las entradas dedicadas a la tipología de errores de copia de textos manuscritos, en esta entrada quiero examinar el caso concreto de uno de los testimonios del Lucidario, B. Este es el último testimonio de la transmisión manuscrita del Lucidario en ser transcrito (y además, el quinto y final en ser...

Usando Transkribus con manuscritos medievales (10): perfeccionando modelos con PyLaia (parte 1)

Terminé la última entrada describiendo el inusual comportamiento al entrenar dos modelos de transcripción en PyLaia, 7P y Lucidario B: Cuando las tasas de error en los sets de entrenamiento y de validación de un modelo HTR son demasiado altas, el modelo puede volverse a entrenar —que no es lo mismo que re-entrenarlo,...

Usando Transkribus con manuscritos medievales (9): problemas en el paraíso digital

Ha pasado casi un año desde mi última entrada sobre Transkribus y varias cosas han cambiado. Poco después de la última entrada, en marzo de 2023, la mejor y más eficiente máquina de HTR de Transkribus, CITLab+ (de la que hablo en estas entradas), fue retirada por una disputa de propiedad intelectual sobre...

Usando Transkribus con manuscritos medievales (8): ¿Y ahora qué? —o, ¿qué hacer después de la transcripción?

Retomo el hilo de Transkribus para discutir algunas cuestiones que surgen tras la transcripción. En la última entrada teníamos un modelo entrenado (y re-entrenado) y listo para ser utilizado en la transcripción automatizada del testimonio D del Lucidario. No hay más que hacer que decirle a Transkribus: ahora transcríbelo todo. Y esto puede...

Tipología del error (5): errores por sustitución (parte 2)

En la entrada anterior comencé a hablar de los errores por sustitución, cuya revisión terminaré en esta. El sexto tipo es la sustitución de palabras o frases, cuando el escriba establece mal el corte sintáctico de lo que aparece en su modelo. Esto ocurre en pasajes que no tienen abreviaturas y que el...

Tipología del error (4): errores por sustitución (parte 1)

En la entrada anterior hablé sobre los errores por alteración del orden. En esta entrada me dedicaré a los errores por sustitución. A diferencia de los errores por adición, omisión y alteración del orden, los errores de sustitución afectan palabras enteras. Esto no quiere decir que no ocurran a nivel de fonema o...

Usando Transkribus con manuscritos medievales (7): entrenando un modelo CITLab HTR+ (parte 4)

En la entrada anterior expliqué los contenidos de la ventana de resumen del entrenamiento y la importancia de los valores de los CER de entrenamiento y de validación. En la primera versión del modelo, Lucid D 0.1, utilicé 3374 líneas de texto (o 50 páginas), logrando un CER de entrenamiento de 1.15% y...

Usando Transkribus con manuscritos medievales (6): entrenando un modelo CITLab HTR+ (parte 3)

Al final de la entrada anterior habíamos recibido un correo de confirmación sobre la finalización exitosa del entrenamiento de un modelo de transcripción de letra manuscrita. Como dije entonces, el correo contiene un corto resumen y los datos más relevantes del nuevo modelo: los porcentajes de error de caracteres o CER (character error...

Usando Transkribus con manuscritos medievales (5): entrenando un modelo CITLab HTR+ (parte 2)

En la entrada anterior escribí sobre cómo comenzar un entrenamiento de un modelo CITLab HTR+ en Transkribus. Continúo aquí con el proceso. Lo último que había hecho era seleccionar el set de entrenamiento (training set) y el set de validación (validation set). Como dije entonces, este último set permite a la máquina evaluar...

Usando Transkribus con manuscritos medievales (4): entrenando un modelo CITLab HTR+ (parte 1)

Tras tres entradas de presentación sobre el trabajo con Transkribus –que en realidad son los sucesivos párrafos de introducción que me vi forzado a ampliar para darle un poco de sentido al trabajo que viene a continuación–, llego finalmente al punto más importante del trabajo con Transkribus: la creación y entrenamiento de un...

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