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.

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.

Работа посвящена проблеме развития библиотеки научных предметных областей SciLibRu, как продолжения семантического описания научных трудов проекта LibMeta. В основе этой библиотеки лежит концептуальная модель данных, структура и семантика которой сформированы на принципах онтологического моделирования. Такой подход обеспечивает строгое описание предметной области, формализацию взаимосвязей между сущностями и возможность дальнейшего автоматизированного анализа данных. Целью настоящего исследования были разработка и экспериментальное применение методов структуризации содержимого научных журналов в формате LaTeX для их интеграции в онтологию библиотеки и обеспечения семантического поиска.

Предложен алгоритм трансляции в формат XML данных, представленных множеством файлов, для интеграции в онтологию библиотеки. Реализован модуль векторного поиска, основанный на вычислении эмбеддингов с использованием языковых моделей. Выявлены закономерности распределения эмбеддингов и факторы, влияющие на точность ранжирования результатов поиска. Проведено тестирование двух названых компонентов.

Разработанный метод составляет основу для автоматического включения содержимого научных журналов в граф знаний SciLibRu и создания обучающих корпусов для языковых моделей, ограниченных рамками научных предметных областей. Полученные результаты способствуют развитию систем навигации по графу знаний журналов, а также рекомендательных механизмов и инструментов интеллектуального поиска по русскоязычным научным текстам.