Cómo funciona
IA entrenada en millones de páginas manuscritas
Text Titan I, nuestro modelo de IA estrella, fue entrenado con más de 30 millones de palabras de documentos históricos que abarcan múltiples siglos e idiomas. La IA analiza la forma y el flujo de cada letra, aprendiendo a reconocer patrones incluso en escritura manuscrita difícil. Procesa su documento línea por línea, convirtiendo trazos manuscritos en texto digital.
Funciona con escritura cursiva, Kurrent, Fraktur y scripts históricos
300+ modelos públicos para diferentes estilos de escritura manuscrita e idiomas
Procesa fotos de su teléfono o escaneos de alta resolución
Más allá de la demostración
La plataforma completa para documentos manuscritos
La demostración anterior le da una idea. La plataforma Transkribus completa le permite procesar miles de páginas, entrenar modelos de IA personalizados en su escritura manuscrita específica, buscar en todos sus documentos y exportar en el formato que necesite.
Entrenar modelos personalizados en su escritura manuscrita o script específico
Búsqueda de texto completo en todos sus documentos transcritos
Exportar como TXT, DOCX, PDF, TEI-XML o PAGE XML
Colaborar con equipos y compartir colecciones
Casos de uso
¿Qué puede transcribir?
Transkribus maneja una amplia gama de materiales manuscritos. Ya sea que tenga cartas familiares antiguas, manuscritos históricos, registros de iglesias o notas de investigación, la IA se adapta a diferentes estilos de escritura manuscrita y tipos de documentos.
Cartas familiares y correspondencia personal
Manuscritos históricos y archivos
Registros de iglesias: bautismos, matrimonios, defunciones
Documentos legales y contratos
Diarios, cuadernos y libros de notas
Materiales de investigación académica
La tecnología
¿Cómo funciona el reconocimiento de escritura manuscrita?
El reconocimiento de escritura manuscrita (también llamado HTR - Handwritten Text Recognition) utiliza redes neuronales de aprendizaje profundo para convertir imágenes de texto manuscrito en caracteres legibles por máquina. A diferencia del OCR para texto impreso, HTR debe manejar la variación infinita en la escritura manuscrita humana: diferentes formas de letras, trazos conectados y estilos personales.
Redes neuronales entrenadas en millones de muestras manuscritas
El análisis de diseño detecta líneas y regiones de texto automáticamente
El reconocimiento a nivel de carácter maneja la escritura conectada y cursiva
Los modelos de idioma mejoran la precisión al comprender el contexto de palabras
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