Un estudio reciente aborda el desafío de digitalizar publicaciones kurdas históricas frágiles que los sistemas OCR actuales no pueden procesar debido a páginas dañadas, tipografías no convencionales y la ausencia de conjuntos de datos adecuados.
Investigadores utilizaron Tesseract 5.0 de código abierto para construir un conjunto de datos personalizado con más de 1.200 líneas anotadas provenientes de documentos kurdos anteriores a 1950 proporcionados por el Centro Zheen. Adaptando un modelo basado en árabe consiguieron una precisión prometedora de reconocimiento de caracteres cercana al 84 por ciento y desarrollaron una aplicación web intuitiva para la extracción de texto.
El proyecto demuestra la importancia de crear conjuntos de datos públicos más grandes y de impulsar la innovación técnica para preservar lenguas con pocos recursos como el kurdo. Además, pone de manifiesto oportunidades para mejorar modelos OCR mediante entrenamiento específico, limpieza de imágenes, técnicas de realce y pipelines automatizados de etiquetado.
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