Il paper descrive il sistema di graphic matching ICRPad M-Evo, sviluppato con l’obiettivo di consentire agli studiosi di humanities di effettuare ricerche su grandi database di manoscritti storici applicando ai data humanities l’approccio metodologico definito dal “quarto paradigma” del data science (data intensive scientific discovery – Gordon Bell, 2012). Secondo tale approccio, gli algoritmi si sviluppano e applicano per trovare nuove ipotesi di lavoro tramite la scoperta di pattern estratti direttamente da database di grandi dimensioni.

Un innovativo graphic matching system per il recupero di informazioni di contenuto in database digitali di manoscritti antichi

Nicola Barbuti
;
Stefano Ferilli;
2018-01-01

Abstract

Il paper descrive il sistema di graphic matching ICRPad M-Evo, sviluppato con l’obiettivo di consentire agli studiosi di humanities di effettuare ricerche su grandi database di manoscritti storici applicando ai data humanities l’approccio metodologico definito dal “quarto paradigma” del data science (data intensive scientific discovery – Gordon Bell, 2012). Secondo tale approccio, gli algoritmi si sviluppano e applicano per trovare nuove ipotesi di lavoro tramite la scoperta di pattern estratti direttamente da database di grandi dimensioni.
2018
978-88-905077-7-9
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