Automatizzare la trascrizione in cuneiforme con DeepScribe

I documenti scritti sono fondamentali per studiare la storia antica. Offrono spunti sui vari aspetti sociali, politici, economici e culturali delle società passate. Per regioni come il vicino oriente antico e il Mediterraneo, molti di questi documenti si trovano su materiali durevoli come le tavolette di argilla. Tra questi, i registri dell'Impero Achaemenide, scoperti a Persepoli, forniscono un archivio significativo di testi amministrativi.

#Background sulle Tavolette Cuneiformi

La scrittura Cuneiforme è uno dei primi sistemi di scrittura, creato impressando uno stilo di bambù nell'argilla. Questo sistema è stato usato per vari tipi di documentazione, inclusi registri economici, decreti reali, lettere personali e racconti epici. Tuttavia, trascrivere queste tavolette può essere molto lento e richiede un'ampia formazione. Gli studiosi potrebbero impiegare giorni per creare una traslitterazione segno per segno di una tavoletta.

Negli ultimi anni, sono stati fatti sforzi per automatizzare parti di questo processo, specialmente mentre gli archeologi continuano a trovare più tavolette. Automatizzare l'annotazione delle immagini e produrre trascrizioni accurate potrebbe accelerare notevolmente la ricerca e beneficiare gli storici.

#L'Archivio della Fortificazione di Persepoli

L'Archivio della Fortificazione di Persepoli (PFA) consiste in molte tavolette di argilla dell'Impero Achaemenide. Scoperto negli anni '30, il PFA contiene documenti principalmente in elamita, oltre a qualche testo in aramaico e altre lingue. Il PFA fornisce informazioni vitali sull'amministrazione e l'economia dell'impero.

Per supportare la ricerca su queste tavolette, è stato creato un ampio dataset di immagini annotate. Questo dataset include oltre 5.000 immagini di tavolette, ciascuna annotata con riquadri che indicano la posizione dei segni cuneiformi. Queste annotazioni aiutano studiosi e ricercatori a comprendere e interpretare la scrittura sulle tavolette.

#Sfide nella Trascrizione del Cuneiforme

Trascrivere testi cuneiformi presenta sfide uniche. Molte tavolette sono frammentarie, portando ad ambiguità nell'identificazione dei segni. A differenza della scrittura moderna, che è generalmente bidimensionale e può essere standardizzata, i segni cuneiformi sono tridimensionali e possono essere difficili da catturare con precisione nelle fotografie.

Inoltre, manca una grande quantità di dataset per gli antichi scritti come il cuneiforme. I dataset esistenti spesso non includono annotazioni dettagliate con riquadri, necessarie per tecniche avanzate di riconoscimento delle immagini.

Gli approcci attuali per trascrivere testi cuneiformi spesso dipendono dalla generazione di esempi di addestramento artificiali o dall'uso di apprendimento debolmente supervisionato. Anche se sono stati fatti alcuni progressi, la trascrizione completamente automatizzata rimane una sfida complessa.

#Introduzione a DeepScribe

Per affrontare queste sfide, è stato sviluppato un nuovo sistema di visione artificiale chiamato DeepScribe. Questo sistema utilizza il dataset PFA per addestrare modelli in grado di localizzare i segni cuneiformi e suggerire la loro identità. L'obiettivo non è sostituire studiosi esperti, ma aiutarli gestendo compiti ripetitivi e noiosi.

DeepScribe è composto da diversi componenti addestrati separatamente. Il primo componente è un rilevatore di oggetti che identifica le aree nelle immagini contenenti segni cuneiformi singoli. Il secondo componente è un modello di Classificazione che determina l'identità dei segni rilevati. Combinando questi due componenti, il sistema può analizzare le immagini delle tavolette cuneiformi e fornire suggerimenti utili per la traslitterazione.

#Creazione e Preparazione del Dataset

La creazione del dataset DeepScribe ha coinvolto vari passaggi. Innanzitutto, le immagini del PFA sono state annotate con attenzione per indicare la posizione di ciascun segno. Le annotazioni includevano riquadri attorno ai segni e etichette che indicavano le loro identità.

Per migliorare la qualità del dataset, sono state rimosse immagini sfocate o mal illuminate. Inoltre, i segni numerici sono stati rinominati per mantenere la coerenza nel dataset. Questa curatezza è fondamentale per addestrare modelli di machine learning efficaci.

#Addestramento dei Modelli

DeepScribe adotta un approccio modulare, addestrando ciascun componente in modo indipendente. Il rilevatore di oggetti, basato sul modello RetinaNet, è stato addestrato per identificare i segni cuneiformi nelle immagini. Ha raggiunto un alto livello di precisione, dimostrando che il modello potrebbe localizzare efficacemente i segni anche in condizioni difficili.

Il modello di classificazione, che utilizza un'architettura ResNet, è stato addestrato per classificare i segni localizzati. Anche questo componente ha mostrato risultati promettenti, identificando con precisione un'ampia gamma di segni cuneiformi.

Dopo aver addestrato entrambi i componenti, sono stati integrati in un flusso di lavoro unico per effettuare inferenza end-to-end su immagini di tavolette non annotate.

#Valutazione delle Prestazioni

Le prestazioni di DeepScribe sono state valutate utilizzando vari metriche. Per il rilevatore di oggetti, sono state utilizzate metriche come la Precisione Media (AP) per misurare la sua capacità di localizzare accuratamente i segni nelle immagini. Nel frattempo, l'accuratezza della classificazione è stata valutata in base alla capacità del modello di identificare correttamente i segni.

Le valutazioni iniziali hanno indicato che mentre i componenti individuali performavano bene, il sistema combinato aveva difficoltà a ricostruire le sequenze di testo dai segni rilevati. Questo ha evidenziato la necessità di ulteriori miglioramenti, in particolare nell'incorporare informazioni contestuali nel pipeline.

#Osservazioni e Intuizioni

Durante lo sviluppo e i test di DeepScribe, sono emerse alcune intuizioni chiave. La prima è l'importanza di dati di addestramento di alta qualità. Molti modelli faticano quando i dataset contengono esempi rumorosi o mal annotati.

Un'altra osservazione è l'impatto dei segni rari sulle prestazioni del modello. Poiché molti segni cuneiformi vengono usati raramente, i modelli tendono a funzionare meglio sui segni comuni mentre faticano con quelli più rari. Questo squilibrio nei dati di addestramento può portare a bias nelle previsioni del modello.

Infine, l'integrazione del contesto linguistico è stata riconosciuta come un fattore cruciale. Molti segni possono essere ambigui se visti isolatamente. Modellare le relazioni tra i segni e i modelli linguistici più ampi potrebbe migliorare l'accuratezza e l'usabilità del sistema.

#Direzioni Future

Guardando avanti, ci sono diverse opportunità per migliorare DeepScribe e ampliare la sua applicazione. Una possibilità è incorporare più supervisione linguistica nel pipeline. Utilizzando informazioni contestuali e mappature segno-valore dal PFA, le versioni future del sistema potrebbero migliorare l'accuratezza della traslitterazione.

Un altro sviluppo potrebbe essere applicare la tecnologia di DeepScribe ad altre epoche e forme di scrittura cuneiforme. Test preliminari hanno mostrato che il componente di rilevamento degli oggetti può generalizzare ad altri tipi di tavolette cuneiformi, suggerendo potenziali applicazioni più ampie.

Inoltre, gli sforzi continui per affinare il dataset esistente e migliorare la qualità delle immagini aiuteranno a migliorare le prestazioni del modello. Man mano che più dati di alta qualità diventano disponibili, l'accuratezza e l'affidabilità dei sistemi di trascrizione automatizzati continueranno a migliorare.

#Conclusione

Il progetto DeepScribe rappresenta un passo significativo avanti nell'automatizzare la trascrizione delle tavolette cuneiformi. Sfruttando un dataset ben annotato e tecniche avanzate di machine learning, il sistema offre assistenza preziosa ai ricercatori nel campo della storia antica.

Anche se rimangono sfide, lo sviluppo continuo di DeepScribe e tecnologie simili tiene grande promessa per il futuro dell'analisi automatizzata dei documenti. Man mano che più studiosi si avvicinano a questi strumenti, la comprensione e l'interpretazione dei testi antichi diventeranno sempre più accessibili.

Il lavoro svolto finora serve come base per futuri progressi nell'intersezione tra scienza informatica e umanità. La collaborazione tra tecnologia ed expertise offre una prospettiva luminosa per lo studio del cuneiforme e di altri sistemi di scrittura antica.