Multiple Contributions to Interactive Transcription and Translation of Old Text Documents

There are huge historical document collections residing in libraries, museums and archives that are currently being digitized for preservation purposes and to make them available worldwide through large, on-line digital libraries. The main objective, however, is not to simply provide access to raw images of digitized documents, but to annotate them with their real informative content and, in particular, with text transcriptions and, if convenient, text translations too. This work aims at contributing to the development of advanced techniques and interfaces for the analysis, transcription and translation of images of old archive documents, following an interactive-predictive approach.Serrano Martínez-Santos, N. (2009). Multiple Contributions to Interactive Transcription and Translation of Old Text Documents. http://hdl.handle.net/10251/11272Archivo delegad

Multimodal Interactive Transcription of Handwritten Text Images

En esta tesis se presenta un nuevo marco interactivo y multimodal para la transcripción de Documentos manuscritos. Esta aproximación, lejos de proporcionar la transcripción completa pretende asistir al experto en la dura tarea de transcribir. Hasta la fecha, los sistemas de reconocimiento de texto manuscrito disponibles no proporcionan transcripciones aceptables por los usuarios y, generalmente, se requiere la intervención del humano para corregir las transcripciones obtenidas. Estos sistemas han demostrado ser realmente útiles en aplicaciones restringidas y con vocabularios limitados (como es el caso del reconocimiento de direcciones postales o de cantidades numéricas en cheques bancarios), consiguiendo en este tipo de tareas resultados aceptables. Sin embargo, cuando se trabaja con documentos manuscritos sin ningún tipo de restricción (como documentos manuscritos antiguos o texto espontáneo), la tecnología actual solo consigue resultados inaceptables. El escenario interactivo estudiado en esta tesis permite una solución más efectiva. En este escenario, el sistema de reconocimiento y el usuario cooperan para generar la transcripción final de la imagen de texto. El sistema utiliza la imagen de texto y una parte de la transcripción previamente validada (prefijo) para proponer una posible continuación. Despues, el usuario encuentra y corrige el siguente error producido por el sistema, generando así un nuevo prefijo mas largo. Este nuevo prefijo, es utilizado por el sistema para sugerir una nueva hipótesis. La tecnología utilizada se basa en modelos ocultos de Markov y n-gramas. Estos modelos son utilizados aquí de la misma manera que en el reconocimiento automático del habla. Algunas modificaciones en la definición convencional de los n-gramas han sido necesarias para tener en cuenta la retroalimentación del usuario en este sistema.Romero Gómez, V. (2010). Multimodal Interactive Transcription of Handwritten Text Images [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/8541Palanci