[논문 리뷰] Artificial Intelligence in archival and historical scholarship workflow: HTS and ChatGPT

Salvatore Spina|arXiv (Cornell University)|2023. 07. 05.

Digital and Traditional Archives Management인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 인공지능, 특히 Transkribus와 ChatGPT를 아카이브 및 역사학 연구 워크플로우에 통합하는 것을 평가하며, 디지털화된 수기문서의 자동 전사, 보정 및 정규화에 초점을 맞춘다. Biscari 아카이브의 366통의 편지자료를 활용한 연구는 ChatGPT가 일부 오류를 유발하지만, 인공지능 보조 정규화가 학술적 기대에 부합하는 텍스트를 생성함으로써 역사학 연구의 데이터 분석 및 계산 언어학 응용 분야에서 상당한 향상을 이룬다는 것을 보여준다.

ABSTRACT

This article examines the impact of Artificial Intelligence on the archival heritage digitization processes, specifically regarding the manuscripts' automatic transcription, their correction, and normalization. It highlights how digitality has compelled scholars to redefine Archive and History field and has facilitated the accessibility of analogue sources through digitization and integration into big data. The study focuses on two AI systems, namely Transkribus and ChatGPT, which enable efficient analysis and transcription of digitized sources. The article presents a test of ChatGPT, which was utilized to normalize the text of 366 letters stored in the Correspondence section of the Biscari Archive (Catania). Although the AI exhibited some limitations that resulted in inaccuracies, the corrected texts met expectations. Overall, the article concludes that digitization and AI can significantly enhance archival and historical research by allowing the analysis of vast amounts of data and the application of computational linguistic tools.

연구 동기 및 목표

• 인공지능이 아카이브 디지털화 과정, 특히 역사적 수기문서의 전사, 보정 및 정규화에 미치는 영향을 평가하는 것.
• Biscari 아카이브의 근세 이탈리아어 편지에 대해 ChatGPT의 정규화 효과성을 평가하는 것.
• 디지털화 및 인공지능 도구가 분석 가능한 아날로그 아카이브 자료의 접근성과 계산 언어학 분석을 어떻게 향상시킬 수 있는지 검토하는 것.
• 디지털 전환과 빅데이터 통합의 맥락에서 아카이브 및 역사학 연구의 재정의를 탐색하는 것.
• 인문학 연구 워크플로우에서 대규모 언어 모델을 사용할 때의 한계와 실용적 결과를 규명하는 것.

제안 방법

• 연구는 Biscari 아카이브의 디지털화된 수기문서에 대해 초기 자동 전사를 위해 Transkribus를 활용한다.
• ChatGPT는 전사된 텍스트의 철자, 문법 및 언어적 일관성 문제를 보정하기 위해 사용된다.
• Biscari 아카이브의 통신 섹션에서 확보한 366통의 근세 이탈리아어 편지로 구성된 테스트 코퍼스를 ChatGPT를 통해 처리한다.
• 정확성과 신뢰성을 평가하기 위해 ChatGPT의 출력 결과를 전문가가 검증한 전사본과 비교한다.
• AI 도구를 역사적 텍스트 분석을 위한 계산 파이프라인에 통합하여 대규모 데이터 처리를 가능하게 한다.
• 디지털 도서관과 빅데이터 프레임워크를 활용해 디지털화된 아카이브 자료의 저장, 검색 및 분석을 지원한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 ChatGPT는 Biscari 아카이브의 근세 이탈리아어 수기문서 전사본을 얼마나 정확하게 정규화할 수 있는가?
• RQ2 AI 보조 전사 및 정규화 과정은 전통적인 수작업 방법에 비해 효율성과 정확도 측면에서 어떻게 비교되는가?
• RQ3 대규모 언어 모델, 예를 들어 ChatGPT를 역사적 수기문서 처리에 사용할 때의 주요 한계는 무엇인가?
• RQ4 Transkribus와 ChatGPT와 같은 AI 도구의 통합은 아카이브 및 역사학 연구 워크플로우를 어떻게 변화시키는가?
• RQ5 AI 강화 디지털화 워크플로우는 역사 아카이브의 대규모 계산 언어학 분석을 지원할 수 있는가?

주요 결과

• ChatGPT는 Biscari 아카이브의 366통의 편지 전사 정규화 과정에서 일부 오류를 유발하여 역사적 언어적 특징을 다루는 데 한계를 보였다.
• 오류가 존재하더라도 ChatGPT가 생성한 보정 텍스트는 학술적 기대에 부합하여 실제 아카이브 응용 분야에서 실용적인 유용성을 입증했다.
• AI 도구의 통합은 대규모 역사적 수기문서 처리의 효율성을 상당히 향상시켰다.
• 디지털화와 AI는 아카이브 자료에 계산 언어학 도구를 적용할 수 있게 하여 분석 가능성을 확장시켰다.
• 연구는 AI 보조 워크플로우가 인간의 감시를 통해 품질 보증이 이루어지는 조건에서 스케일러블하고 데이터 기반의 역사학 연구를 지원할 수 있음을 확인했다.
• Transkribus와 ChatGPT는 아카이브 연구에서 자동 전사 및 정규화를 위한 실현 가능한 파이프라인을 형성한다.