En la entrada anterior expliqué los contenidos de la ventana de resumen del entrenamiento y la importancia de los valores de los CER de entrenamiento y de validación. En la primera versión del modelo, Lucid D 0.1, utilicé 3374 líneas de texto (o 50 páginas), logrando un CER de entrenamiento de 1.15% y un CER de validación de 2.97%. Este es el paso final del entrenamiento en Transkribus.

Al final de la entrada anterior habíamos recibido un correo de confirmación sobre la finalización exitosa del entrenamiento de un modelo de transcripción de letra manuscrita. Como dije entonces, el correo contiene un corto resumen y los datos más relevantes del nuevo modelo: los porcentajes de error de caracteres o CER ( character error rate ) en el set de entrenamiento y en el set de validación.

En la entrada anterior escribí sobre cómo comenzar un entrenamiento de un modelo CITLab HTR+ en Transkribus. Continúo aquí con el proceso. Lo último que había hecho era seleccionar el set de entrenamiento ( training set ) y el set de validación ( validation set ). Como dije entonces, este último set permite a la máquina evaluar la precisión del aprendizaje en el modelo que está desarrollado.

Tras tres entradas de presentación sobre el trabajo con Transkribus –que en realidad son los sucesivos párrafos de introducción que me vi forzado a ampliar para darle un poco de sentido al trabajo que viene a continuación–, llego finalmente al punto más importante del trabajo con Transkribus: la creación y entrenamiento de un modelo de transcripción.

Finalmente llegamos al momento en el que toca hablar sobre cómo realizar una transcripción automatizada. En esta entrada comienzo a describir el trabajo para el desarrollo de un modelo de transcripción para el testimonio D del Lucidario , el códice de Puñonrostro.

Transkribus es una plataforma de reconocimiento de textos escritos que ha demostrado ser muy útil para el trabajo con manuscritos medievales. Tiene dos versiones, Transkribus Lite , un aplicativo web, y Transkribus eXpert , un cliente que se instala en el ordenador, pero cuyas funciones avanzadas se ejecutan en los servidores de Read Coop, la empresa detrás de la plataforma.