Progressi nell'analisi dei documenti storici

Il progetto REE-HDSC si concentra su come migliorare l'estrazione di informazioni dai documenti storici, in particolare i certificati di morte di Curacao tra il 1831 e il 1950. L'obiettivo principale è combinare il riconoscimento automatizzato del testo scritto a mano con tecniche di estrazione delle informazioni per rendere il processo più veloce e preciso.

#Panoramica del Progetto

L'idea centrale del REE-HDSC è analizzare una serie di certificati di morte, usando vari compiti che aiutano a scomporre le informazioni in questi documenti. Il progetto implica il riconoscimento di diversi elementi come nomi, date e luoghi dai documenti scannerizzati, che sono tipicamente pieni di testo stampato e scritto a mano.

#Passaggi nel Processo di Analisi

Per gestire la complessità dell'analisi di questi documenti, il progetto divide il processo in sei compiti principali:

1. Analisi del layout: Si tratta di capire come è disposto il testo sui certificati. Ci sono più colonne? Come è strutturata l'informazione?

2. Rilevamento della Linea Base: Questo compito identifica dove si trovano le righe di testo all'interno del documento.

3. Rilevamento del Testo Scritto a Mano: Questo passaggio riconosce il testo effettivo sui certificati, inclusi elementi sia stampati che scritti a mano.

4. Riconoscimento delle entità: Qui, il progetto identifica pezzi importanti di informazione, come nomi, date e professioni.

5. Correzione dei Nomi: Questo compito assicura che i nomi da diverse parti dei certificati siano combinati correttamente.

6. Collegamento delle Entità: Quest'ultimo passaggio collega informazioni sulla stessa persona attraverso diversi certificati.

#Strumenti Utilizzati

Il progetto utilizza principalmente un software chiamato Transkribus per l'analisi del layout, il rilevamento delle linee base e il riconoscimento del testo scritto a mano. Per estrarre informazioni specifiche, il progetto esplora l'uso di tecniche di machine learning, espressioni regolari e persino ChatGPT per una migliore precisione nel riconoscere nomi e date.

#Controllo Qualità

Anche se il progetto automatizza molti passaggi, c'è ancora bisogno di supervisione umana. Questo significa che dopo che le informazioni sono estratte, devono essere controllate e corrette se necessario. Il progetto punta anche a valutare automaticamente la qualità delle informazioni estratte.

#Preparazione dei Dati

I dati usati nel progetto provengono da numerosi scan dei certificati di morte. Il primo passo riguarda la pulizia dei dati - rimuovere duplicati e scan non certificati, e organizzare i dati disponibili per periodi di tempo.

#Struttura dei Dati

I certificati sono organizzati per anno e distretto. Interessante notare che il numero di distretti è cambiato nel corso degli anni. Alcuni anni contengono anche distretti extra inaspettati. Le cartelle sono etichettate con formati specifici per aiutare a tenere traccia dei documenti.

#Pulizia dei Dati

La pulizia dei dati ha rivelato due problemi principali: scan non certificati e duplicati. Gli scan non certificati sono stati identificati e gestiti, mentre i duplicati sono stati risolti per mantenere un dataset più accurato.

#Riconoscimento Automatico del Testo

Il progetto mira a riconoscere sia il testo stampato che quello scritto a mano in modo efficiente. Allenando diversi modelli, il progetto cerca di migliorare la precisione nel riconoscere gli elementi scritti a mano nei certificati.

#Valutazione delle Prestazioni

L'efficacia dei compiti di riconoscimento delle entità è stata testata utilizzando un campione di documenti. Inizialmente sono state applicate espressioni regolari, ma successivamente il progetto ha introdotto ChatGPT, che ha mostrato prestazioni migliori nell'estrazione accurata di nomi e date.

#Strategie di Miglioramento

Per aumentare la precisione nel riconoscere i nomi dei defunti, il progetto ha adottato misure come l'aggiunta di più dati di addestramento e l'utilizzo di liste di nomi. L'obiettivo era assicurarsi che i nomi fossero identificati correttamente, considerando che alcuni potrebbero essere incompleti o errati sui certificati.

#Sfide nel Collegamento delle Entità

Il collegamento delle entità implica collegare nomi da diversi certificati. I nomi possono essere molto simili, portando a confusione. Per migliorare questo processo, il progetto verifica informazioni aggiuntive, come gli anni di nascita, per migliorare la precisione nel collegare diversi record.

#Miglioramento del Riconoscimento dei Nomi

Riconoscere i nomi con precisione è una sfida a causa delle variazioni e degli errori nel testo scritto a mano. Il progetto ri-allena continuamente i suoi modelli con nuovi dati e cerca modi per migliorare le tecniche di riconoscimento esistenti.

#Direzioni Future

Il progetto ha delineato diversi suggerimenti per lavori futuri. Aumentare i dati di addestramento, sviluppare metodi migliori per leggere e correggere il testo, e testare come i volontari umani rispondono ai testi generati dal computer sono tutte aree che possono migliorare i risultati del progetto.

#Conclusione

Il progetto REE-HDSC evidenzia l'importanza di combinare tecnologia e impegno umano per migliorare l'analisi dei documenti storici. Affrontando le sfide dell'estrazione delle informazioni dai certificati di morte, il progetto spera di dare contributi preziosi nei campi della storia e della genealogia.

#Risultati della Ricerca

Il progetto ha fatto notevoli progressi nella comprensione di come estrarre efficacemente varie entità dai documenti storici. L'approccio organizzato all'analisi consente di avere più chiari spunti sull'efficacia dei metodi utilizzati.

#Analisi del Layout in Dettaglio

Questa parte del progetto si concentra sul determinare come è disposto il testo sui certificati di morte. Ogni layout di pagina è attentamente analizzato per garantire che le informazioni possano essere elaborate senza perdere contesto.

#Rilevamento della Linea Base e delle Linee

Stabilire dove si trova la linea base del testo stampato è cruciale. Questo garantisce che quando il testo scritto a mano o stampato viene letto, rimanga allineato con il suo significato previsto.

#Tecniche di Riconoscimento del Testo Scritto a Mano

Vengono testati diversi modelli per riconoscere il testo scritto a mano. Man mano che il progetto si sviluppa, vari metodi vengono messi a confronto per identificare quale produce i risultati più accurati.

#Valutazione della Precisione del Riconoscimento

Il progetto misura quanto bene i diversi modelli performano nel riconoscere nomi e date. Questa valutazione è cruciale per affinare le tecnologie utilizzate nel progetto.

#Migliorare la Precisione del Riconoscimento delle Entità

Le strategie messe in atto per migliorare la precisione del riconoscimento delle entità coinvolgono sia l'addestramento di nuovi modelli che la rifinitura di quelli esistenti. L'obiettivo è raggiungere un alto livello di precisione nell'estrazione delle informazioni.

#Sfide Affrontate

Varie sfide sorgono man mano che il progetto avanza. Scrittura poco chiara, nomi incompleti e dati inconsistenti possono ostacolare gli sforzi di riconoscimento. Il team del progetto deve navigare con attenzione attraverso questi ostacoli.

#Raccolta di Dati Aggiuntivi

Per migliorare l'addestramento dei modelli, il progetto sottolinea l'importanza di raccogliere più dati di esempio. Questo aiuta a migliorare la comprensione dei modelli riguardo diversi stili e formati di scrittura.

#Raccomandazioni per Lavori Futuri

Le raccomandazioni per il futuro includono l'aumento della dimensione del campione per l'addestramento, l'istituzione di ulteriori test per garantire qualità e la considerazione su come integrare al meglio l'aiuto dei volontari nel processo.

#Conclusione e Impatto

L'impatto del progetto REE-HDSC va oltre il semplice riconoscimento dei nomi su una pagina. Apre porte all'esplorazione della vasta storia contenuta in questi documenti. Man mano che il progetto evolve, cerca di contribuire a una comprensione più ampia dei registri storici e della loro importanza.

#Implementazione Tecnica

Questa sezione delinea come gli strumenti e le tecnologie sono stati implementati per realizzare gli obiettivi del progetto. Ogni passaggio è cruciale per garantire che il risultato finale soddisfi le aspettative stabilite all'inizio.

#Pensieri Finali

Con un miglioramento continuo e un focus chiaro sull'estrazione di informazioni accurate, il progetto REE-HDSC stabilisce una solida base per future ricerche in campi simili. Combinando efficacemente tecnologia e intuizione umana, il progetto spera di aprire la strada a nuove scoperte nella ricerca storica.