Investigadores desarrollaron modelos capaces de reconocer distintos tipos de escritura de la Nueva España y transcribir documentos en español antiguo y náhuatl clásico
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Patricia Murrieta, codirectora del Centro de Humanidades Digitales del Departamento de Historia de la Universidad de Lancaster, desarrolla un modelo de inteligencia artificial que permitirá reconocer textos manuscritos de la Nueva España y convertirlos automáticamente en documentos digitales, lo que podría ayudar a reconstruir episodios históricos mexicanos que hasta ahora se conocen de manera parcial.
Durante Fronteras de la Investigación, evento organizado por el Tec de Monterrey, la también profesora de esta institución explicó que la tecnología fue entrenada para identificar cinco de los tipos de caligrafía más frecuentes durante el periodo colonial y puede trabajar tanto con español antiguo como con náhuatl clásico.
La investigadora explicó que sus modelos presentan tasas de error inferiores al 10%, lo que permite obtener transcripciones casi precisas para comenzar a analizar grandes colecciones documentales como la que se encuentra en el Archivo General de la Nación.
Digitalizar un documento contemporáneo puede parecer sencillo: los programas de reconocimiento óptico de caracteres identifican las letras de una página impresa y las convierten en texto que puede copiarse, buscarse o analizarse.
