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.File in questo prodotto:
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