Technologie HTR a její využití pro přepis homilií z období 11.-12. století
HTR Technology and Its Use for Transcription of Homilies from the 11th-12th Century
bakalářská práce (OBHÁJENO)
Zobrazit/ otevřít
Trvalý odkaz
http://hdl.handle.net/20.500.11956/205740Identifikátory
SIS: 274942
Kolekce
- Kvalifikační práce [2343]
Autor
Vedoucí práce
Oponent práce
Doležalová, Eva
Fakulta / součást
Katolická teologická fakulta
Obor
Dějiny evropské kultury - Bc.
Katedra / ústav / klinika
Katedra církevních dějin a literární historie
Datum obhajoby
12. 6. 2025
Nakladatel
Univerzita Karlova, Katolická teologická fakultaJazyk
Čeština
Známka
Výborně
Klíčová slova (česky)
HTR, Handwritten Text Recognition, Latinské homilie, Digital humanities, Středověké rukopisy, TranskribusKlíčová slova (anglicky)
HTR, Handwritten Text Recognition, Latin sermons, Digital humanities, Medieval manuscripts, TranskribusBakalářská práce se zaměřuje na tvorbu a popis trénování modelu pro automatické rozpoznávání rukopisného textu (HTR) na příkladu vybraných latinských homiliích z 11. a 12. století. V teoretické části přibližuje vývoj středověké homiletiky, specifika rukopisných pramenů a technologii HTR v kontextu digitalizace historických dokumentů. Praktická část se věnuje sestavení tréninkového datasetu, volbě transkripčních pravidel, výběru a trénování modelu a jeho testování. Výsledný model dosahuje vysoké přesnosti a prokazuje schopnost adaptace na různé písařské ruky. Práce současně reflektuje aktuální výzvy v oblasti sdílení dat a metodologie digitalizace historických textů.
HTR Technology and Its Application in the Transcription of 11th-12th Century Homilies The bachelor thesis focuses on the development and description of a model for Handwritten Text Recognition (HTR), using selected Latin homilies from the 11th and 12th centuries as a case study. The theoretical part introduces the development of medieval homiletics, the specifics of manuscript sources, and HTR technology in the context of historical document digitisation. The practical part deals with the compilation of a training dataset, the choice of transcription rules, model training, and its evaluation. The resulting model achieves high accuracy and demonstrates adaptability to different scribal hands. The thesis also reflects on current challenges in data sharing and the methodology of digitising historical texts.
