機械学習は、死海文書の2人の筆記者の手書きを区別するのに役立ちます

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ビデオ: 【書評】機械学習を解釈する技術【XAI・説明可能なAI】 2023, 2月
機械学習は、死海文書の2人の筆記者の手書きを区別するのに役立ちます
機械学習は、死海文書の2人の筆記者の手書きを区別するのに役立ちます
Anonim
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預言者イザヤは巻物に書いています。新しいイラスト入りの聖書、1898年からのイラスト

古代の書記言語の研究者は、死海文書を研究するために機械学習手法を適用しました。使用されたアルゴリズムは、神学者と科学者の間の長年の論争を解決することを可能にし、2人の筆記者がイザヤの大巻物の執筆に参加したと結論付けました。古書体研究の方法論と結果はPLoSOneで公開されています。

死海文書、またはクムラン文書は、死海の西岸にあるユダヤ砂漠で見つかった古代ヘブライ語の写本です。 1947年以来、それらはベドウィンの羊飼いによって自然および人工の洞窟で発見されています。イザヤの大巻物は、1947年にシリアル番号1Qを受け取った洞窟で最初の7つの巻物の中に発見されました。科学的実践におけるイザヤの巻物は、コード1QIsaaで指定されています。羊皮紙は長さ734センチ、幅27センチで、54列のテキストが含まれています。学者は紀元前125年頃に写本の日付を記入します。テキストはヘブライ語で書かれており、イザヤの66章すべてが含まれています。イザヤフ(ヘブライ語で「イザヤ」という名前がどのように聞こえるか)は、ユダヤ教、そしてキリスト教で崇拝されている4人の主要な預言者の1人です。

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洞窟1Q

古代の羊皮紙の写本に取り組んだ筆記者は、自分自身についての情報を残していませんでした。彼らの羽の下から出てくる巻物は匿名でした。しかし、古書体学者は、筆記者の性格、文化、規則、巻物を書く技術についての情報を必要としています。この知識は、古代の文学作品の進化を理解し、それらを聖書の本に変え、宗教的なテキストを作成するための規範を理解するための鍵を提供します。

フローニンゲン大学の神学者で歴史家のMladenPopovićが率いる科学者のグループは、研究プロジェクトThe Hands that Wrote the Bibleの一環として、ニューラルネットワークを使用してイザヤの大巻物に関係する筆記者を特定しました。機械学習の助けを借りて、古代の羊皮紙のテキストを調べ、原稿の作成に何人の人々が参加したかを知る必要がありました。

ニューラルネットワークは、テキスト(インク)を羊皮紙から分離するように教えられました。パターン認識法を使用してテクスチャの特徴を抽出し、ニューラルネットワークを使用して異字体(記​​述)の特徴を分離しました。手書きスタイルは、インクアウトライン文字ベクトルに変換されました。ペンへの圧力や手の動きなど、筆記者の身体的行動は、量的な要素に変換されます。得られたデータの統計的有意性は、いくつかの基準に従って評価されました。

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次の段階では、列から列への文体の遷移が追跡され、Kohonenマップでテストが実行されました。文字のサンプルの、左右に隣接するものからの偏差、および任意の列またはランダムな列からの偏差が調査されます。

研究の第3段階は、後方視覚分析です。ヒートマップは、文字認識と各文字の形状の視覚化のために作成されました。パターン認識法とニューラルネットワークを使用して得られた定量的結果は、従来の古書体技術の結果と比較されます。巻物のそのような詳細な研究は、コンピューター分析なしでは不可能だったでしょう。たとえば、ヘブライ語の文字א「アレフ」は、イザヤの巻物に5,000回出現します。人間の目は、古書体の表の助けを借りても、その書き込みの最小の逸脱を区別することも、パターンを捕らえることもできません。

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統計的に確認された確率は、異なる書き込みスタイルを持つ2つのデータクラスターがあるということです。変更は、テキスト列の領域27〜29で発生します。イザヤの巻物は、共通の文体と手書きの類似点がありますが、2人の異なる人物が原稿に取り組んだことが確認されています。また、ある筆記者が別の筆記者のスタイルをコピーして一貫性を維持している間、分析ツールは違いを明らかにすることができました。

有望な方法は、他の死海文書にも適用される予定です。おそらくそれは訓練の場所を決定し、筆記者の身元を特定することを可能にするでしょう。 N + 1は、クムランの原稿の研究に関するニュースを繰り返し参照しています。テンプルスクロールの羊皮紙を作る秘訣の発見、略奪された洞窟(写本の保管場所)、そしてユダヤ砂漠での新しい古書体の発見について話しました。

エレナ・シニツカヤ

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