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dc.contributor.authorFradejas Rueda, José Manuel 
dc.contributor.authorCossío Olavide, Mario
dc.date.accessioned2026-02-12T10:33:05Z
dc.date.available2026-02-12T10:33:05Z
dc.date.issued2025
dc.identifier.citationPhilologia Hispalensis, 2025, vol 39, n. 2,p. 131-171.es
dc.identifier.issn1132-0265es
dc.identifier.urihttps://uvadoc.uva.es/handle/10324/82722
dc.descriptionProducción Científicaes
dc.description.abstractEste artículo estudia la aplicación de modelos de reconocimiento automático de texto (HTR) a incunables castellanos. En la primera sección, realizamos un repaso metodológico sobre las características y capacidades actuales de las plataformas de HTR disponibles, acompañado de una discusión metodológica sobre los distintos sistemas de transcripción disponibles y una explicación del flujo de trabajo para entrenar un modelo HTR en la plataforma Transkribus. En la segunda parte, describimos el entrenamiento y validación del modelo HTR Spanish Gothic Incunabula (HSMS), desarrollado para transcribir incunables castellanos con una tasa de error inferior al 1%.es
dc.format.mimetypeapplication/pdfes
dc.language.isospaes
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/*
dc.subject.classificationincunables españoleses
dc.subject.classificationreconocimiento automático de texto (HTR)es
dc.subject.classificationfacsímil digitales
dc.subject.classificationTranskribuses
dc.subject.classificationedición digitales
dc.subject.classificationhumanidades digitaleses
dc.titleUn modelo HTR para incunables castellanos.es
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees
dc.identifier.doi10.12795/PH.2025.v39.i02.06es
dc.relation.publisherversionhttps://revistascientificas.us.es/index.php/PH/article/view/27271es
dc.identifier.publicationfirstpage131es
dc.identifier.publicationissue39es
dc.identifier.publicationlastpage177es
dc.identifier.publicationtitlePhilologia hispalensises
dc.identifier.publicationvolume2es
dc.peerreviewedSIes
dc.description.projectEste trabajo forma parte de los resultados del proyecto 7PartidasDigital (referencia PID2020-112621GB-I00/AEI/10.13039/501100011033).es
dc.description.projectEl trabajo se enmarca en las actividades de la ayuda Juan de la Cierva Formación (FJC2021-047096-I) financiada por MCIN/AEI y por la Unión Europea (NextGenerationEU/PRTR).es
dc.identifier.essn2253-8321es
dc.rightsCC0 1.0 Universal*
dc.type.hasVersioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones


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