Este artículo explora la creación de un sistema OCR para el kurdo, una lengua con pocos recursos y con extensos archivos históricos sin procesar. Empleando Tesseract, los investigadores diseñaron y entrenaron un modelo a partir de textos digitalizados anteriores a 1950 procedentes del Centro Zheen, logrando tasas de precisión notables en pruebas de validación y demostrando que es posible recuperar contenido valioso incluso en contextos de datos limitados.
La preparación del conjunto de datos fue uno de los mayores retos técnicos. Fue necesario abordar la segmentación de páginas, la variabilidad tipográfica y la presencia de signos diacríticos y alfabetos mixtos. Además, la generación de veracidad de campo o ground truth exigió etiquetado manual cuidadoso y técnicas de aumento de datos para compensar la escasez de muestras anotadas. El entrenamiento de Tesseract se acompañó de ajustes en el lenguaje y en modelos de cruce de caracteres para mejorar la detección en documentos degradados.
Desde la perspectiva técnica, la combinación de imágenes históricas con métodos de preprocesado como binarización, limpieza de ruido y normalización de contraste resultó clave. También se exploraron estrategias de transferencia y síntesis de datos para enriquecer el vocabulario y las formas tipográficas, reduciendo errores en el reconocimiento de palabras raras y nombres propios. El resultado permite convertir archivos físicos en texto editable y buscable, habilitando procesos de indexación y análisis automático.
El impacto cultural es profundo: preservar la memoria escrita del pueblo kurdo y facilitar el acceso digital a fuentes antiguas abre nuevas posibilidades para historiadores, lingüistas y comunidades locales. La tecnología OCR aplicada con sensibilidad al contexto lingüístico contribuye a la democratización del patrimonio cultural, permitiendo consultas, traducción y reutilización en proyectos educativos y de investigación.
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