McCATMuS - Transcription model for handwritten, printed and typewritten documents from the 16th century to the 21st century
Notice bibliographique
Résumé
Built upon datasets from institutions and projects committed to Open Science, McCATMuS provides an interoperable dataset encompassing over 180 manuscripts in 7 different languages (French, Latin, Spanish, English, German, Italian and Occitan). It includes more than 118,000 lines of text and nearly 4 million characters, covering a period from the early 16th century to the present day. All the datasets were automatically or, when precised, manually corrected to correspond to the CATMuS transcription guidelines, available here: https://catmus-guidelines.github.io/ The annotations in the dataset result for layout extraction, line extraction, typing and transcription, from the original creators of the dataset in most cases, or from automatic or manual corrections by the curator of the CATMuS modern dataset. The alignment of the dataset with CATMuS' guidelines was performed by the curator of the dataset. The curated dataset can be accessed via HuggingFace: https://huggingface.co/datasets/CATMuS/modern This model was trained on the McCATMuS Dataset, with Kraken v.4.3.13, with NFD Unicode normalization and a batch size of 32 over 157 epochs.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».