研究人员开发了一个新的端到端手写文本识别（HTR）流水线，专门用于旧尼泊尔手稿。该系统旨在数字化一种具有历史意义但资源匮乏的语言。性能最佳的模型实现了 4.9% 的字符错误率（CER），研究团队已发布了他们的训练代码和评估脚本，以鼓励该领域的进一步研究。 AI
影响 实现了低资源历史文字的数字化，可能为语言学和历史研究开辟新途径。
排序理由 这是一篇研究论文，介绍了一种用于历史手稿手写文本识别的新流水线。
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arXiv:2512.17111v2 Announce Type: replace Abstract: This paper presents the first end-to-end pipeline for Handwritten Text Recognition (HTR) for Old Nepali, a historically significant but low-resource language. We adopt a line-level transcription approach and systematically explo…