Нейросеть для чтения и расшифровки древнерусских грамот создали в НовГУ

Автор разработки — магистрант Политехнического института, ассистент кафедры информационных технологий и систем Иван Филиппов. Руководитель проекта — доцент кафедры физики твёрдого тела и микроэлектроники Ирина Телина.

— Только в Великом Новгороде уже найдено более 1200 берестяных грамот, и их количество продолжает расти с каждым годом. При этом процесс их расшифровки очень трудоёмкий и требует много времени. Многие символы могут иметь разные варианты прочтений, а разнообразие устаревших букв и наличие редких диакритических знаков усложняют классификацию по стандартным моделям, — отметил Иван Филиппов.

Автоматических решений для таких задач на данный момент нет. Существующие аналоги либо недостаточно точны, либо нестабильны, либо требуют больших, размеченных вручную датасетов. Разработка Ивана Филиппова призвана стать новым быстрым инструментом для библиографиов, палеографов, архивистов. Приложение позволяет быстро загружать фото, автоматически детектировать боксы, распознавать буквы и экспортировать результаты.

— Точность распознавания высокая — после всех доработок и корректировок она составляет 98%. Система уже сейчас готова к интеграции в архивные и научные проекты по изучению древнерусских грамот. То, что уже сделано, позволяет раскрыть такие функции, как датирование и установка авторства грамоты. Также модель, обученная на грамотах, хорошо работает и с рукописями, что и является основной проблемой, к решению которой в итоге мы придём. Ведь у нас хранится множество рукописей, о которых, помимо самого текста, мало чего известно, — рассказал Иван Филиппов.