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新AI模型Phoenix提高了阿拉伯手稿转录的准确性
研究人员开发了Phoenix，一个拥有499万参数的CNN-BiLSTM-CTC模型，用于转录历史阿拉伯手稿。该模型通过文档感知重放和专门的保护机制适应不同的手稿领域，以在新数据集上保持性能。该系统在大型独立数据集上显著降低了字符错误率（CER），从19.98%提高到14.93%。Phoenix还配备了Athar，一个用于管理不确定读数和保留视觉证据的审查工作流程，并导出可审计的TEI和PAGE-XML记录。
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新的OCR方法改进梵文手稿数字化
研究人员开发了一种用于光学字符识别（OCR）的迭代微调方法，以改进复杂历史梵文手稿的数字化。该方法可适应手稿特定的布局和外观，减少了对大量手动注释的需求。该研究还对多模态大型语言模型在为此任务创建的新数据集上的性能进行了基准测试。