{"id":993,"date":"2024-08-02T12:08:00","date_gmt":"2024-08-02T10:08:00","guid":{"rendered":"https:\/\/ecomic.zencodesolutions.com\/ipac\/?p=993"},"modified":"2026-04-02T17:08:07","modified_gmt":"2026-04-02T15:08:07","slug":"i-pac-pubblicata-la-core-release-e-gli-e-service-sul-pdnd","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ecomic-svil.cultura.gov.it\/dpaas\/2024\/08\/02\/i-pac-pubblicata-la-core-release-e-gli-e-service-sul-pdnd\/","title":{"rendered":"Valorizzare il patrimonio epigrafico: l\u2019IA al servizio della trascrizione e dell\u2019analisi delle iscrizioni antiche"},"content":{"rendered":"\n
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Storie<\/a><\/div>\n\n

Valorizzare il patrimonio epigrafico: l\u2019IA al servizio della trascrizione e dell\u2019analisi delle iscrizioni antiche<\/h1>\n\n\n

Usare le tecnologie per automatizzare un processo di analisi complesso<\/p>\n\n\n\n

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La trascrizione delle epigrafi, testimonianze storiche incise su materiali spesso deteriorati, \u00e8 un processo complesso che richiede competenze specialistiche. Erosione, fratture e varianti stilistiche o linguistiche rendono i testi difficilmente leggibili e soggetti a errori interpretativi.\u00a0\u00a0\u00a0

Obiettivo del caso d\u2019uso in oggetto \u00e8 automatizzare il processo di trascrizione con sistemi OCR<\/strong> addestrati su dataset di epigrafi funerarie e migliorare cos\u00ec la qualit\u00e0 delle trascrizioni con algoritmi avanzati.\u00a0\u00a0

L\u2019automatizzazione non esclude comunque l\u2019intervento del catalogatore e\/o l\u2019epigrafista, che a fine processo pu\u00f2 correggere, integrare e validare la trascrizione automatica, contribuendo cos\u00ec all\u2019apprendimento del sistema.\u00a0

Oltre alla trascrizione, il caso d\u2019uso prevede l\u2019opportunit\u00e0 di facilitare il riconoscimento di entit\u00e0 chiave presenti nell\u2019epigrafe (ad es.: nomi, trib\u00f9, patronimico, cursus honorum<\/em>, segni relativi alle carriere militari, elementi relativi alle tipologie di navi militari, ecc.) e arricchire i dati trascritti con relazioni dal grafo della conoscenza di I.PaC, per arricchire il contesto.\u00a0

In questo modo, le epigrafi diventano nodi di una rete di informazioni: dati collegati ad altri reperti, luoghi o personaggi storici, pronti a essere esplorati da ricercatori, catalogatori e istituzioni culturali.\u00a0\u00a0\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Le tecnologie<\/p>\n\n\n\n

L’OCR (riconoscimento ottico dei caratteri) converte immagini di testo in dati leggibili, generati da documenti scansionati o foto. Questi dati possono essere migliorati attraverso Image Processing, ad esempio per rimuovere rumore o correggere distorsioni, migliorando la precisione dell’OCR. 

L\u2019Intelligenza Artificiale (IA) potenzia il servizio proposto tramite: 
\u2022 Modelli di Machine Learning e tecniche di Natural Language Processing (NLP). Il sistema utilizza dataset etichettati per insegnare ai modelli di machine learning a riconoscere caratteri, strutture di testo e schemi linguistici. Col tempo, questi modelli migliorano nell’identificazione di dati complessi e nell’estrazione di informazioni rilevanti. 
\u2022 Tecniche di image analysis e computer vision. La soluzione adotta tecnologie per migliorare la qualit\u00e0 delle immagini, gestire le foto di bassa risoluzione o scattate in condizioni non ideali (Image Enhancement). Inoltre, si prevede l\u2019utilizzo di tecnologie\/modelli di Image Segmentation per fornire un supporto nella identificazione tra testo epigrafico e decorazioni del supporto. 

A OCR e AI si aggiungono algoritmi di analisi semantica<\/strong> e di Named Entity Recognition (NER)<\/strong>, in grado di riconoscere e correlare nomi, luoghi, titoli e riferimenti presenti nelle iscrizioni. <\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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