Con lo que vamos a pasar a la segunda charla
de hoy de esta sesión que la va a dar Andrea Escobar Castillo
que es asistente diplomada en la Universidad de Lausanne
y allí también cursó su máster en español informática
para las ciencias humanas e historia del libro y edición
crítica de textos sus estudios de pregrado en literatura
y lingüística hispánicas los realizó en la Universidad de Chile
y su investigación doctoral se centra en las prácticas escrituarias
de la nobleza.
Y la variación idiolectal en los manuscritos producidos
mediante delegación gráfica en el siglo XVII.
Y en esta presentación va a explicar las posibilidades
y las limitaciones del reconocimiento automático
de texto manuscrito y la población asistida aplicados
a la historiografía medieval.
Va a partir de un minicorpus que procede de la historia de España
y va a valorar las ventajas y desafíos que plantea el uso
de estas herramientas en proyectos de mayor envergadura.
Cuando quieras, André.
Gracias.
Bueno, yo no puedo ser menos.
Voy a agradecer por la invitación a Ricardo y Carmen,
pero también agradecerle a los valientes que están hasta esta hora
y que van a escuchar algo que yo, bueno, es menos interesante
que todo lo que han escuchado recientemente.
Durante el día por el técnico que tiene,
pero para mí fue.
Bueno, la jornada ha sido muy enriquecedora
y también el trabajo que hice para esta presentación ha sido.
Voy a decir que me divertí bastante
y me entraron unas ganas de volverme medievalista,
porque yo trabajo con documentos del siglo final
del XVI, principio del XVII, y la transcripción automática
da muchos más dolores de cabeza que los que da con documentos,
con manuscritos medievales.
Y bueno,
a pesar de ser una infiltrada en esta jornada,
pienso que compartimos, de todos modos todos aquí presentes,
esta actividad que es gratificante porque nos hace que nos frotemos
con nuestras fuentes, pero también muy ingrata
porque ocupa mucho tiempo.
Consume mucho tiempo la transcripción,
el trabajo con los manuscritos, y luego es el 80% del tiempo,
y luego no se lleva el crédito que se llevan los resultados.
Bien, entonces los contenidos de esta presentación,
voy a hablar muy brevemente en una introducción,
en donde voy a hacer algunas consideraciones
respecto a estas herramientas digitales, Voy
a introducir el reconocimiento automático de caracteres,
HTR, no lo digo en inglés porque tengo un acento
bastante grueso, y voy a referirme al funcionamiento de esta tecnología
y sus limitaciones.
Voy a tomar un caso de estudio en donde voy a evaluar un modelo
a partir de un mini corpus que tomé de la historia de España.
Y finalmente voy a referirme a la colación asistida
y sus ventajas y limitaciones que tiene en este ámbito,
en esa disciplina.
Y también voy a dar un ejemplo de colación con este minicorpus.
Bien, entonces, con respecto a las consideraciones,
quisiera permitirme hacer unas reflexiones concretas.
Ya es para así todo lo que voy a presentar hoy
y quizás estén de más, pero bueno, me hago cargo.
Cuando yo participo en estas jornadas en donde se reúnen disciplinas
de distinto ámbito con las en donde se incluye la humanidad
y humanidades digitales,
yo sigo encontrando percepciones divergentes respecto a esta.
A esta disciplina,
desde las más integradas a las más apocalípticas,
y lo que surge usualmente es que para muchos colegas
de la humanidad digitales,
no constituyen una disciplina por sí mismas
y son percibidas como un cajón desastre donde vamos
a buscar herramientas que utilizamos como buenamente podemos,
como este señor,
este personaje que está ahí con una tijerota.
Y esto yo pienso que no es del todo erróneo, Sin embargo, yo creo
que este conjunto de herramientas exige una articulación
y exige que hagamos un uso que se establece
dentro de un paradigma digital de trabajo
y requiere que la abordemos con un enfoque experimental
y crítico.
Y cuando pensemos en la perennidad en la proyección
de la continuidad de los proyectos estos van a ser perennes
y esto se entronca con lo que dijo
Víctor no tanto por las infraestructuras que empleemos
sino que son obsolescentes cambiantes
y si no va a depender más bien de cómo vamos a modelar
o modelizar estos datos como quieran decirlo.
Bien, entonces voy a precisar este flujo de trabajo
del reconocimiento automático de caracteres.
Quizás voy a presentar conceptos que son familiares
para muchos de ustedes,
pero parece bien que establezcamos una base.
Ahora me consta que va a ser algo familiar
para al menos José Manuel, que está.
O yendo a distancia, así que sigue ahí.
El reconocimiento automático de caracteres
constituye una etapa que es esencial
en una cadena de tratamiento de texto,
es el puntapié inicial que precede al enriquecimiento de los datos
y la explotación o la publicación de estos.
Cada etapa se puede descomponer en otras tantas,
pero esta es, digamos, la estructura global más amplia.
Como digo, es una etapa esencial que se emplea
en la lingüística de corpus y en la edición digital,
y aunque pueda parecer muy obvio para algunos, en realidad esta etapa
no se ha incorporado como un estándar.
En los proyectos filológicos,
y esto yo creo que se debe a dos principales motivos.
Uno es porque hay un desconocimiento de la comprensión
de cómo funcionan estas herramientas
y de los resultados que se pueden esperar de ellas.
Entonces, se suele pensar que una tasa de acierto de un modelo
de reconocimiento de caracteres que tienen un 95% de acierto,
que en sus metadatos dice que tiene un 95% de aciertos,
es fiable y vamos a querer utilizarla,
y uno que tiene 85% de aciertos ya no es fiable y ya
no lo queremos utilizar.
Pero estas son métricas
que son internas a los modelos de reconocimiento
y que no quieren decir que son una garantía
para el rendimiento que van a tener en corpus específicos.
Entonces se aborda esta fase como si fuera un trámite técnico,
pero es esencial en la adquisición de datos
y tenemos que reflexionar antes cómo vamos a modelar nuestros datos
en el entorno digital.
Entonces,
más allá de si elegimos usar Transcribus o Escriptorium,
que son las dos herramientas que se han establecido más,
que se han afianzado en el ámbito científico,
más bien tenemos que pensar en qué vamos a obtener,
qué datos vamos a desprender de estas herramientas.
Bien.
Aquí podemos ver de una manera muy esquemática
cómo es el proceso completo del reconocimiento automático
de caracteres.
Más bien hay que pensarlo como un ciclo, pero bueno,
por el bien de la esquematización pongo como una línea específica.
Funcionan básicamente cargando una imagen que no tiene que tener
una calidad excesiva.
Luego se ejecuta una segmentación,
es decir, se identifican las zonas de texto
y las líneas en donde se encuentran los caracteres.
Y esta etapa es fundamental
porque cualquier error que se cometa en esta etapa,
consiguientemente va a producir errores en el reconocimiento
de los caracteres.
Luego, a partir de la segmentación, se puede,
a partir de un modelo, utilizando un modelo base,
se procede al reconocimiento de caracteres
y luego se hace una corrección humana y ese corpus de datos
corregidos por un humano es lo que vamos a llamar
el ground truth, que es un conjunto de transcripciones cuya fiabilidad
sirve para entrenar un modelo o entrenar un modelo
a partir de cero.
Pero en el estado actual en el que se encuentra esta tecnología,
no se aconseja entrenar un modelo desde cero,
sino a partir de modelos ya de base que han sido entrenados
con una cantidad importante de líneas.
Bien.
Como, bueno, quizás esto se sepa, pero es importante saber
cómo se calcula la precisión de un modelo,
se calcula sumando las sustituciones,
las eliminaciones de caracteres y las inserciones,
divididas por el número total de caracteres.
Bien.
Entonces, para esta ponencia preparé un mini corpus que proviene
de la historia de España.
Solo hice una prueba de transcripción con el manuscrito E1 que aparece
y que contiene la carta de Dido Eneas.
Me imagino que todo el mundo conoce muy bien la.
Esta tradición textual, salvo yo en esta sesión, pero bueno,
me gustó mucho profundizar en este tema.
Entonces, bien, aquí se ve el.
El manuscrito que utilicé para esta prueba, la segmentación,
a partir de un manuscrito de estas características que, bueno,
es bastante regular, no es lujoso, pero bueno,
digamos que no presenta mayores dificultades
para la segmentación.
El modelo reconoce las columnas,
El modelo de líneas reconoce las rúbricas,
que eso a mí me parece genial.
No lo reconozco por el color.
Bien, entonces.
A partir de estas seis folios, no, a ver, seis imágenes que tiene,
que representa la carta de Bibaneas en el manuscrito,
en la versión regia de la historia de España,
evalué la precisión de este modelo que se encuentra
en acceso abierto, en cenodo,
un modelo que se llama Cadmus, en su versión 1.6,
y de 22.000 caracteres, el modelo produjo 272 errores.
Representa casi un 99% de acierto.
Y yo sé que están.
Deseando poder obtener los mismos resultados,
pero esto es, bueno, un valor como un otro.
El modelo, en realidad, es un metadatos,
presenta un porcentaje de acierto del 94%.
Entonces, es un azar que en este caso en particular
tenga un nivel de acierto tan alto.
Y en el desglose de errores que comete el modelo,
encontramos en primer lugar el error que comete más,
que es más reiterativo, confunde la I larga con la I corta.
Que, bueno, no es que lo esté confundiendo en realidad.
¿Por qué es importante acceder a esta información?
Y conocer las particularidades de cada modelo
es porque, bueno, no sé si se ve muy bien,
porque yo no lo veo muy bien, pero en las reglas de transcripción
que se encuentran detrás de este modelo,
se señala que la transcripción en realidad no considera la I larga.
Y eso puede parecer.
Un detalle pero cuando se trabaja con con tradiciones profusas
como el foro juzgo en donde yo es algo que conozco
un poquito más esa cantidad de errores
puede llegar a ser muy alta y el tiempo de corrección
se multiplica entonces.
Está dando información respecto de este módulo.
Bien.
Entonces, cuando pensamos en 400 imágenes, 200 folios,
eso ya sí se llega a representar en realidad 34.000 errores,
casi 35.000.
Entonces, digamos que eso multiplica.
El tiempo que vamos a necesitar para corregir bien entonces
conocer estas informaciones y la evaluación y la gestión
de los errores es imprescindible cuando empleamos esta tecnología
¿cuánto tiempo llevo?
me quedan todavía dos minutos
¿me quedan dos minutos?
no, 48 ah.
Bueno, paso.
En cuanto a la colación asistida,
cuando se habla de colación asistida,
en realidad, se hace referencia a un conjunto de herramientas
que permite hacer un cotejo de testimonios
de un texto.
Existen algunas herramientas que,
aquí nuevamente viene el asunto de la adolescencia,
que han caído en desuso, la mayoría de ellas, Medite,
ya no existen, Pero tampoco es tan grave eso.
Es una herramienta que permite proteger dos testimonios
y marcar dónde divergen.
Y eso es una herramienta que se puede reproducir fácilmente
o se pueden encontrar otras.
Colatex es la única herramienta que sigue existiendo,
pero exige cierto conocimiento de programación.
Para usarla y Travis simplemente es una herramienta
para visualizar distintos testimonios y la variación
que existe entre ellos.
No es una herramienta que haga un alineamiento
o que coteje el lugar del ser humano.
Este trabajo de visualización del ser humano que hizo.
Que hizo, que ingresó la variación de los manuscritos.
Bien, entonces, volviendo al minicorpus,
que me divirtió mucho conocer este tema que tan magistralmente
explica Né Fernández Ordóñez, y tomé una, bueno,
seguí utilizando uno, un manuscrito que también pertenece
a la versión regia, C, y uno de la versión vulgar,
U. La heroína 7 en realidad despierta mucho interés,
ya ha sido trabajado y cotejado en otras ocasiones,
no me iba a tirar a los leones a hacer algo
sin conocerlo, y.
Y ha sido cotejado previamente por Belén Almeida
y por Peit en los años ochenta.
Bien, entonces, ¿qué podemos obtener con la?
Ah, bueno, sí, esta es lo que nos.
Bueno, este es un cotejo manual hecho por Bernal Meida,
que publicó en 2017,
que coteja unas versiones, incluso una versión que no forma parte
de la historia de España, es un manuscrito que.
No me voy a decir, no, no debo decir mentiras.
Pero incluye la versión latina, creo que parece la general historia,
creo.
Bien.
Esto es muy controlado
y hay que pensar que es un trabajo muy minucioso
y también tenemos que pensar que el esfuerzo cognitivo
de cotizar.
Cotejar todas estas versiones, yo creo que este es el límite,
o incluso ya es demasiado.
Como cuánto el ser humano puede, el esfuerzo que le exige,
cotejar cinco o seis versiones.
Y la ayuda que podemos obtener con, por ejemplo, con látex,
es a partir de un texto que yo, este texto lo saqué
desde Escriptorium, transcrito, no trabajé los textos,
que no me daba tiempo.
De hecho, Ricardo me envió unos ejemplos
de manuscritos que no pude trabajar para esta ocasión, no me dio tiempo,
pero.
No desarrollé abreviaturas, está tal cual,
lo transcribió Escriptorium.
Bueno, corregí la transcripción de Escriptorium,
pero no desarrollé abreviaturas, no normalicé nada.
El rendimiento de Colatex
con una transcripción tan en bruto no es la mejor,
pero nos puede orientar un poco hacia dónde hay variantes.
Entonces, aquí vemos el.
No sé si se ve bien.
Gracias.
¿Te importa que yo lo aumente?
No.
No pasa nada.
Hazlo, por favor.
Entonces, bien.
Gracias.
Entonces, podemos obtener una tabla en donde hace una colación.
Bueno, aquí tomé ejemplos en donde lo hace bien.
La.
Insistencia de la lineta
muchas veces impide el buen funcionamiento de Colatex.
Pero aquí podemos ver ya que hay unas variaciones
que nos permiten asociar testimonios y encontrar las variaciones
de otros.
Yo tomé tres testimonios,
pero esto me consta que puede poner.
20 testimonios y obtienen el mismo resultado.
Sin embargo,
Colatex puede trabajar con una cantidad acotada de texto
porque exige una cantidad de comparación importante,
entonces hay que saber.
Qué pasajes tomar para hacer este tipo de tabla,
porque o si no, no sé, se puede quedar un año pegado ahí
tratando de encontrar las familias de manuscritos.
Bien, también Colatex permite hacer
estas visualizaciones que tampoco se ve tan bien,
pero por alguna razón me parece que incluso es mejor,
bueno, la colación porque hace no es la misma
estuve tratando de averiguar por qué pero bien eso se puede obtener
también con colátex para el que prefiera la visualización
y finalmente también cuando se habla de colación asistida hay
que inevitablemente ir.
Al programa de colación asistida por ordenador
que consideraba que estableció en el 2009 una serie de etapas,
una de las cuales es la normalización gráfica y ortográfica
para que Colatex pueda funcionar bien,
y eso también se puede obtener una representación
de las transcripciones,
en donde podemos tener una versión normalizada
y una versión original del token, Es importante.
Y creo que con esto terminé.
Sí, me faltó la diapositiva de.
Muchas gracias.
Bueno, muchas gracias a ti.