Революционен AI систем за цифрово дигитизиране и класификация на исторически документи

Системата използва avanzирани neuralni мрежи, специално тренирани за признание на исторически алифни и езика. Ея е възможно да обработа различни типове алифни включително готическите, човешественските и новоготическите. В нея се съхранява обширна база от исторически шрифти и stilове на писание, която се непрекосредено разширява. За ogni тип на документ, системата автоматично избира най-приемlichen модел за OCR. Ея е възможно да работи с повече от 20 исторически езика включително латинския, старо чешки, немския и гръцкия. В случай на неизвестен тип на алифна, системата può бъде допълнено с нови образци.

Точността на OCR за повредени документи зависи от степента и типа на повrede, но системата постигнае средно успех в проценти 85-95% даже с проблематични материали. Тя използва комбинация от няколико OCR мотори и avanzирани тъчкове за преработка на изображенията, включително адаптивна бинаризация, удаление на шум и връщане на изтребвани части. Системата può компенсира за ослабван текст, кичи, седящи и други обикновени типове повреди. За severно повредени документи, ея предлагае опцията за полукомпютърска обработка с человешката надзор.

Автоматичната класификация на документите се извършва в няколико фази. Първо, системата анализира визуалните характеристики на документа (план, тип шрифт, графически елементи). Тя използва NLP за съдържание анализ, за да идентификае ключови теми, дати и единици. На основание това информация, документът се категоризира в пред定 категории. Системата използва хиерархичен модел на класификация, който позволява за multi-level sorting по различни критерия (период на произведение, тип на документ, тема, език и т.н.).

Базови hardware изисквания включват високопроизводителни сканирки с висока резолюция (ат least 300 DPI) и специализирани осветления за исторически документи. Обработката постигва на server с мощна GPU за AI изпълнения (at least NVIDIA RTX 3080 или аналогичен) и достатъчен RAM (minimum 32 GB). Съхранение требва да бъе размерено за очакваната данни маса с redundancy. Възможно е да се използват SSDs за активна данни и библиотеки на диск за архивация. Нetwork infraструктурата требва да поддържа бъстрина преноса на големи данни маси.

Сигурността на цифризиrani dokumentи е гарантирана от мултиуровнево защита. Всята данна се криптира както в процеса на преноса, така и в съхранение (AES-256). Системата използва redundancyно съхранение с автоматичен backup в няколико местности. Достъп к документите е контролиран от роли с multi-factor аутентификация. Automaticна проверка на данните и създаване на checksumи се извършва regulerно. За критични dokumentи, ея е възможно да се зададат special security policies, включително логирование на всички достъпки и мени.

Системата поддържа широк спектър от output формати, подходящи за различни цели. За архивация, lossless high-resolution TIFF format се използва. За обикновено използване, документите са достъпни в PDF/A (archival standard), JPEG2000 и PNG формати. Текстовия слой се съхранява в Unicode с XML/TEI support за структурирани dokumentи. Metadata е извежdana в стандартизирани формати като METS, MODS и Dublin Core. Системата също позволява генериране на прегледи в различни резолюции и омнибилитни версии за web browsing.

Поредеността на обучението е разделена на няколико фази и обикновено изнася 2-3 седмици. Базова операция на цифризиране и каталогизация на системата се постигва в 2-3 дни от интензивно обучение. Авангардните функции като класификационен шемат за управление и оптимизация на OCR изискват допълнителен период от обучение, равен на една седмица. Поредеността на обучението включва една продължителна двуседимичен курс за системни администратори. Обучението включва практично тренировка с реални документи и решение на типични проблематични ситуации. Базовото обучение е последвано от период на надзор.

Системата предлагае flexibilни интегриращи опции с обикновено изполаганите архивни и библиотечни системи. Тя поддържа standard protocols for data exchange (OAI-PMH, Z39.50, SRU/SRW) и common API interfaces (REST, SOAP). Metadata се синхронизира с съществуващи каталоги и digital libraries. Системата позволява маппинга на custom classification schemes to standard formats and taxonomies. За конкретни изисквания, custom connectors and integration bridges can be developed.

Multi-lingual processing and historical spelling variations са обслужвани сpecialизирани language models и dictionaries. Системата съдържва обширна база от исторически думи и разлики в шрифта за различни езика и епохи. Тя използва контекстуален анализ за коректно тлумичение на исторически текстове. За ogni документ, основния език и епоха се можат да зададат, увеличявай accuracy-та при признание. Системата също поддържа automatic language detection and transcription into modern orthography.

Системата предлагае comprehensive tools for post-processing digitized documents. Тя включва editor for manual OCR text corrections with a visual comparison of the original and recognized text. Тя позволява batch edits and the application of rules to fix common errors. Тя поддържа versioning system that keeps track of all changes. For collaboration among multiple proofreaders, a workflow system is available with the ability to assign tasks and monitor work progress. Corrected texts can be automatically propagated to all output formats.