تقييم كفاءة نماذج المعالجة اللغوية الآلية في معالجة المخطوطات التاريخية والكشف عن التزوير

دراسة تحليلية

الملخص

تهدف الدراسة إلى تقييم كفاءة نماذج المعالجة اللغوية الآلية في كشف التزوير في المخطوطات التاريخية. وقد اعتمدت الدراسة المنهج الوصفي التحليلي، وطبقت قائمة مراجعة متخصصة لتقييم خمسة نماذج، هي: (Transkribus، Kraken، eScriptorium، Tesseract، Ai Studio) على عينة مكونة من (48) مخطوطة تاريخية. أظهرت النتائج تفوق نموذج Transkribus بأداء عام بلغ (83.3%) في مجالات المعالجة الرقمية، وكشف التزوير، ومعالجة النصوص، وذلك بفضل اعتماده على تقنيات التعلم العميق المتخصصة في الخطوط التاريخية. في المقابل أظهرت النماذج الأخرى أداءً محدودًا في هذا المجال. وتوصي الدراسة باعتماد هذا النموذج في المؤسسات التراثية، وتطوير نماذج لغوية ضخمة موجهة للخط العربي، إلى جانب إنشاء قواعد بيانات موحدة تستخدم في تدريب النماذج عينة الدراسة لتحسين دقتها.