• Main Navigation
  • Main Content
  • Sidebar

Электронные библиотеки

  • Главная
  • О нас
    • О журнале
    • Цели и задачи
    • Тематика
    • Главный редактор
    • Редакция
    • Отправка материалов
    • Заявление об открытом доступе
    • Заявление о конфиденциальности
    • Контакты
  • Текущий выпуск
  • Архивы
  • Регистрация
  • Вход
  • Поиск
Издается с 1998 года
ISSN 1562-5419
16+
Language
  • Русский
  • English

Найти

Расширенные фильтры

Результаты поиска

Поиск слов в рукописном тексте на основе штриховой сегментации

Иван Дмитриевич Морозов, Леонид Моисеевич Местецкий
1435-1453
Аннотация:

Рукописные архивные документы составляют фундаментальную часть культурного наследия человечества, однако их анализ остается трудоемкой задачей для профессиональных исследователей-историков, филологов и лингвистов. В отличие от коммерческих приложений систем OCR (Optical Character Recognition, оптического распознавания символов), работа с историческими рукописями требует принципиально иного подхода из-за чрезвычайного многообразия почерков, наличия правок и деградации материалов.


Предложен метод поиска в рукописных текстах, основанный на штриховой сегментации. Вместо полного распознавания текста, часто недостижимого для исторических документов, метод позволяет эффективно отвечать на поисковые запросы исследователей. Ключевая идея заключается в декомпозиции текста на элементарные штрихи, формировании семантических векторных представлений с помощью контрастного обучения, последующей кластеризации и классификации для создания адаптивного словаря почерка.


Экспериментально показано, что поиск сравнением кортежей редуцированных последовательностей наиболее информативных штрихов по расстоянию Левенштейна обеспечивает достаточное качество для рассматриваемой задачи. Метод демонстрирует устойчивость к индивидуальным особенностям почерка и вариациям написания, что особенно важно для работы с авторскими архивами и историческими документами.


Предложенный подход открывает новые возможности для ускорения научных исследований в гуманитарной сфере, позволяя сократить время поиска нужной информации с недель до минут, что качественно меняет возможности исследовательской работы с большими архивами рукописных документов.

Ключевые слова: рукописный текст, поиск, штриховый анализ, сегментация, векторное представление, контрастное обучение, кластеризация.

Библиотека и музей Кабинета географии Императорского Казанского университета

Елена Геннадьевна Гущина
905-913
Аннотация: В статье рассмотрен процесс создания и развития библиотеки и музея как части учебно-научной материальной базы Кабинета географии при кафедре географии и этнографии Императорского Казанского университета. Из ежегодных отчетов о деятельности кафедры видно, что комплектование библиотеки новыми, современными на тот момент изданиями, а Этнографического музея – коллекциями, происходило систематически. Эти процессы были связаны между собой и направлены на создание качественной комплексной материальной базы для развития учебного и научного процесса. В статье особо подчеркнуто, что ведущая роль в процессах формирования библиотеки и музея принадлежала заведующим кафедрой географии и этнографии П. И. Кротову, который создал Кабинет географии, и Б. Ф. Адлеру, который усовершенствовал и развил не только сам Кабинет географии, но и этнографическую науку в Поволжье и России в целом. Например, обладая широкими академическими связями, как с российскими, так и с зарубежными учеными, Б. Ф. Адлер многие издания и предметы для Кабинета географии получал в дар. Это позволило за год увеличить в несколько раз как библиотеку, так и музей при Кабинете географии. Научно организованный кабинет, обладающий комплексными коллекциями и профессиональной литературой, стал качественной источниковой базой для развития этнографической науки в Казанском университете.
Ключевые слова: библиотека, музей, кабинет, университет, история науки, этнография, география, Кротов, Адлер, Казанский университет.

Атрибуция архивных рукописных писем с использованием сиамских нейронных сетей

Наталия Михайловна Пронина
1454-1480
Аннотация:

Предложен метод автоматической атрибуции архивных рукописных писем на основе сиамской нейронной сети, решающий ключевую проблему цифровой гуманитаристики – установление авторства исторических документов. Актуальность исследования обусловлена массовой оцифровкой архивов XVII–XIX вв., атрибуция которых затруднена из-за неполных исходных сведений об авторах.


Метод адаптирован к работе с реальным корпусом текстов и учитывает характерные для архивов проблемы: некачественные оцифровки, значительную вариативность почерка и выраженный дисбаланс классов (от 1 до 50 и более образцов на автора). Применение сиамской архитектуры позволяет получать дискриминативные векторные представления, эмбеддинги, на основе которых выполняется не только классификация документов известных авторов, но и эффективно выявляются рукописи, не принадлежащие ни одному из них. Это сужает круг кандидатов для последующей экспертной проверки.


Представлен алгоритм предобработки данных и проведено сравнительное исследование двух подходов к анализу текста: на уровне фрагментов изображения (300 × 300 пикселей) и уровне отдельных строк. Разработанный инструмент предлагает архивным работникам и филологам эффективное решение для предварительной сортировки и атрибуции крупных массивов рукописных документов.

Ключевые слова: сиамская нейронная сеть, идентификация, верификация, атрибуция, рукописный текст, архивные документы, сверточная нейронная сеть, рекуррентная нейронная сеть.
1 - 3 из 3 результатов
Информация
  • Для читателей
  • Для авторов
  • Для библиотек
Отправить материал
Текущий выпуск
  • Логотип Atom
  • Логотип RSS2
  • Логотип RSS1

Электронные библиотеки

ISSN 1562-5419

Информация

  • О журнале
  • Цели и задачи
  • Тематика
  • Руководство для авторов
  • Отправка материалов
  • Заявление о конфиденциальности
  • Контакты
  • eLIBRARY.RU
  • dblp computer science bibliography

Отправить статью

Авторам нужно зарегистрироваться в журнале перед отправкой материалов, или, если вы уже зарегистрированы, можно просто войти со своей учетной записью и начать процесс отправки, состоящий из пяти шагов.

Отправить материал
Больше информации об этой издательской системе, платформе и рабочем процессе от OJS/PKP.

© 2015-2026 Казанский (Приволжский) федеральный университет; Институт развития информационного общества