Handwritten Text Recognition for notarial registers (15th-16th centuries): an experiment
10.6092/issn.2532-8816/14926
Il report descrive la sperimentazione del riconoscimento automatico di scrittura applicato ad alcuni registri di un notaio beneventano di fine Quattrocento/inizio Cinquecento per mezzo della piattaforma Transkribus, con l’obiettivo di creare una trascrizione automatica che includa lo scioglimento delle abbreviazioni per creare un testo più leggibile. Questa sperimentazione è particolarmente significativa perché i registri notarili costituiscono spesso l’unica fonte numericamente importante per l’Italia meridionale d’età rinascimentale, per cui una trascrizione automatica, anche non perfetta, può essere un prezioso strumento per facilitare l’accesso a tali fonti.
text/html
2532-8816
14926
13
it
Vera Isabell Schwarz-Ricci
http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Umanistica Digitale
Marinus de Maurellis
Handwritten Text Recognition for notarial registers (15th-16th centuries): an experiment
Text.Serial.Journal
https://umanisticadigitale.unibo.it/
Reviews and reports
2022-10-21
2022-05-23
2022-10-21
2022-10-21
171-181
Um. Dig.
Vera Isabell Schwarz-Ricci
2022/10/21
10.6092/issn.2532-8816/14926
171
2532-8816
13
Marinus de Maurellis
it
181
Handwritten Text Recognition per registri notarili (secc. XV-XVI): una sperimentazione
https://umanisticadigitale.unibo.it/article/view/14926/14756
    Umanistica Digitale – ISSN: 2532-8816 – n. 13, 2022
V. Schwarz-Ricci – Handwritten Text Recognition per registri notarili (secc. XV-XVI): una
sperimentazione
DOI: http://doi.org/10.6092/issn.2532-8816/14926



Handwritten Text Recognition per registri notarili (secc. XV-
              XVI): una sperimentazione

                                     Vera Isabell Schwarz-Ricci

            Istituto di Scienze del Patrimonio Culturale, Consiglio Nazionale delle Ricerche
                           veraisabell.schwarzricci@ispc.cnr.it




       Abstract

Il report descrive la sperimentazione del riconoscimento automatico di scrittura applicato ad
alcuni registri di un notaio beneventano di ﬁne Quattrocento/inizio Cinquecento per mezzo
della piattaforma Transkribus, con l’obiettivo di creare una trascrizione automatica che includa
lo scioglimento delle abbreviazioni per creare un testo più leggibile. Questa sperimentazione è
particolarmente signiﬁcativa perché i registri notarili costituiscono spesso l’unica fonte
numericamente importante per l’Italia meridionale d’età rinascimentale, per cui una
trascrizione automatica, anche non perfetta, può essere un prezioso strumento per facilitare
l’accesso a tali fonti.
e report describes the experimentation of automatic handwriting recognition with the
Transkribus platform for some registers of a late ﬁfteenth/early sixteenth-century Benevento
notary, with the goal of creating an automatic transcription that includes automatic dissolving
of abbreviations to create a more readable text. is experimentation is particularly signiﬁcant
because notarial registers are often the only numerically important source for Renaissance
southern Italy, and an automatic transcription, even a less than perfect one, can be a valuable
tool for facilitating access to these sources.



       Introduzione

Il riconoscimento automatico di scrittura (Handwritten Text Recognition, HRT) è una delle
tecnologie più interessanti per il riutilizzo della crescente quantità di beni culturali digitalizzati
in quanto oﬀre un accesso ai contenuti senza dover provvedere manualmente alla creazione di


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   Umanistica Digitale – ISSN: 2532-8816 – n. 13, 2022



metadati. In misura particolare questo vale per documenti archivistici seriali come i protocolli
notarili che sono una fonte preziosa per la storia economica e sociale del Medioevo e della
prima età moderna, ma che si editano raramente. Per l’Italia meridionale tardo-medievale
costituiscono inoltre spesso l’unica fonte numericamente rilevante. Questo è il motivo per cui è
stato deciso di avviare una sperimentazione del riconoscimento di scrittura per alcuni registri
campione del Mezzogiorno – a nostra conoscenza la prima nell’ambito – che ha preso forma
nel contesto di un progetto di ricerca in atto che indaga la storia di Benevento nel tardo
Medioevo attraverso i registri notarili ([3]). La presente indagine si colloca in un’ottica più
ampia – quella mediterranea – facendo parte del progetto “El notariado público en el
Mediterráneo Occidental: escritura, instituciones, sociedad y economía (siglos XIII-XV)”
dell’Università di Barcellona ([12]).1 La ricerca si svolge grazie a un assegno di ricerca
dell’Istituto di Scienze del Patrimonio Culturale, Consiglio Nazionale delle Ricerche (ISPC-
CNR), della durata di un anno con un rinnovo di 6 mesi, di cui è titolare chi scrive. Il gruppo
di ricerca, che nel gennaio 2002 ha organizzato un seminario sull’argomento,2 annovera anche
le persone di Gemma Teresa Colesanti (ISPC-CNR) e Eleni Sakellariou (Dipartimento di
Storia e Archeologia, Università di Creta).



       Lo stato dell’arte3

La Handwritten Text Recognition fa parte del campo dell’apprendimento automatico e nel
presente si avvale per lo più di reti neurali artiﬁciali (artiﬁcial neural networks, ANN), vale a
dire di algoritmi ispirati alla struttura del cervello umano con nodi neurali interconnessi che
trasmettono un segnale da uno strato a quello seguente, ad esempio un’immagine, della quale
ogni strato riconosce altre caratteristiche visuali per poter alla ﬁne localizzare il testo e
identiﬁcare una sequenza di lettere. Mentre il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR), che
solitamente si usa per i testi stampati, si basa sul riconoscimento di singole lettere, il
riconoscimento automatico di scrittura a mano adotta il principio del riconoscimento di intere
righe o anche di intere parole. Questo perché la scrittura a mano è caratterizzata da un
andamento corsivo che tende a legare le lettere e a trasformare la loro forma in dipendenza dal
loro contesto, cioè dalla lettera che precede e da quella che segue.


    1 https://www.ub.edu/notmed/. Ultimo accesso agli URL il 20 aprile 2022.
    2 https://www.ispc.cnr.it/it_it/2022/01/12/cnr-ispc-on-air-handwritten-text-recognition-for-
    manuscripts-and-documents/
    3 Di seguito si discute del riconoscimento di scrittura oﬄine su riproduzioni di documenti storici e
    non viene considerato il campo della online recognition, cioè il riconoscimento dal vivo, eﬀettuato ad
    esempio mentre si scrive su una tavoletta graﬁca o un tablet. Si vedano [11] nonché [9] per una
    sintesi della storia e degli sviluppi del campo.

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Un ﬂusso di lavoro per la produzione di testo trascritto in maniera automatica comprende non
solo il vero e proprio riconoscimento del testo, ma anche altre fasi di lavoro in dipendenza dagli
obiettivi del progetto e dal materiale a disposizione. Ad esempio, per migliorare la qualità del
testo trascritto può essere necessario un pretrattamento delle immagini, come la riduzione del
rumore o la conversione in bianco e nero o un post-processing con strumenti dell’elaborazione
del linguaggio naturale. L’unica fase di lavoro che deve imprescindibilmente precedere il
riconoscimento è la segmentazione ossia il riconoscimento del layout della pagina poiché una
corretta individuazione degli elementi ﬁsici e logici presenti sulla pagina è la conditio sine qua
non per un riconoscimento di testo. Tale processo richiede inoltre un allenamento della rete
neurale con esempi di input e output abbinati: in altre parole al sistema va fornito un numero
rilevante di trascrizioni ed esse vanno inserite in maniera tale che ogni rigo riconosciuto
nell’immagine corrisponda al relativo rigo della trascrizione. L’insieme costituisce la cosiddetta
ground truth o verità di base; la rete allenata con un set di trascrizioni si deﬁnisce modello.
Negli ultimi dieci anni il riconoscimento di scrittura si è evoluto passando dall’essere un campo
di ricerca emergente al proﬁlarsi come in una tecnologia matura, grazie alla quale la ricerca
informatica aﬀronta oggi problemi speciﬁci come il riconoscimento di layout complessi, in
particolare di tabelle, formule matematiche e iniziali, o la riduzione della quantità di ground
truth necessaria per l’allenamento di un modello, ad esempio mediante la creazione di dati
sintetici ([10];[2];[7]). Altri campi in cui la ricerca informatica è applicata al riconoscimento
automatico di scrittura sono quelli del riconoscimento di una pagina per intero,
dell’allenamento semi- o non-supervisionato, o dell’allenamento di reti neurali che svolgono
due compiti in contemporanea per ridurre il rischio di un sovradattamento al set di
allenamento ([8]). Inoltre sono state sviluppate piattaforme che integrano tutte le varie fasi di
un workﬂow per il riconoscimento e permettono all’utente di usufruire della tecnologia anche
senza disporre di conoscenze informatiche approfondite ([15]). L’indagine umanistica, oltre al
riconoscimento per scritture con orientamento diverso dall’orizzontale e sinistra-destra, si
occupa ora di sviluppare ontologie per l’analisi del layout di manoscritti ([4]), criteri di
trascrizione che favoriscano il riconoscimento con reti neurali (con la creazione della relativa
ground truth “gold-standard” orientata a confrontare le prestazioni di diverse reti neurali)4 e la
creazione di modelli generici per scritture e mani simili dello stesso periodo ([6]). Sempre
nell’ottica della valutazione del paragone di reti neurali si diﬀonde anche la pratica di
condividere i dati come uno dei risultati della ricerca, nello speciﬁco trascrizioni in forma di
dataset su piattaforme come Zenodo5 e GitHub.6 Quest’ultimo sviluppo è all’origine di


    4 https://cremmalab.hypotheses.org/seminaire-creation-de-modeles-htr

    5 https://zenodo.org/
    6 https://github.com/

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iniziative come HTR-United che hanno l’obiettivo di oﬀrire un punto di raccolta per modelli e
trascrizioni per il riconoscimento di scrittura.7



       I materiali

L’oggetto della sperimentazione sono i registri del notaio beneventano Marino Mauriello
(Marinus de Maurellis), attivo tra il 1498 e il 1522, morto nel 1527. Il notaio è noto anche
grazie alle annotazioni storiche inserita tra gli atti che danno conto di alcuni eventi nella storia
della città, enclave pontiﬁcia nel Regno di Napoli ([3]:253). All’Archivio di Stato di Benevento
si conservano 6 protocolli suoi, diversi rogiti legati in 3 volumi miscellanei e documenti in
pergamena; inoltre sono da attribuirgli numerose pergamene nel Museo del Sannio e
probabilmente anche nella Biblioteca Capitolare. I “quinterni contractuum” cartacei di
Mauriello, di formato 28x21 cm e vergati da un’unica mano, quella del notaio, si prestano a
una sperimentazione perché sono di fattura molto curata e la maggior parte di essi è ben
conservata; inoltre la mano del notaio appare regolare e leggibile.
Dal punto di vista dei contenuti troviamo – come in molti protocolli notarili – testamenti,
contratti di matrimonio, permutazioni e compravendite che riguardano case, terre, orti e vigne,
nomine di procuratori e guardiani, contratti di società e di aﬃtto (ad esempio di case, terre,
botteghe, ma anche di animali), donazioni, concordie e così via, il tutto stilato in latino con
l’eccezione della descrizione delle doti, sempre riprodotta in volgare.
Tre dei sei registri sono dotati di un frontespizio con il proemio che indica il nome del notaio,
il suo signum, il motto e il periodo incluso; alla ﬁne del volume segue la formula di chiusura
con sottoscrizione e signum notarile. Non sono presenti indici o rubriche. I vari atti sono stati
registrati in ordine cronologico, uno di seguito all’altro, in forma di imbreviatura estesa, ma di
solito con le formule più frequenti abbreviate con “et cetera” e senza sottoscrizione e signum del
notaio. Occasionalmente appaiono documenti per i cui dettagli il notaio rinvia alle sue ﬁlze
([3]:261). Ogni atto è preceduto da un piccolo riassunto di una o due righe che indica le due
parti coinvolte e la tipologia del negozio. A volte risultano spazi bianchi lasciati per aggiornare
o completare un rogito; ciò occorre regolarmente in caso di contratti matrimoniali. In caso di
riempimento di questi spazi riservati spesso troviamo le aggiunte di un modulo più piccolo che
possono anche sovrapporsi all’inizio del documento seguente. Quando è presente l’invocatio gli
atti iniziano con una I iniziale ingrandita, posizionata fuori dallo specchio scrittorio, che si
estende accanto a un numero variabile di righe.




    7 https://htr-united.github.io/

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     Figura 1: Archivio di Stato di Benevento, Notai, reg. 32 ﬀ. 141v-142r, per gentile concessione
                                             dell’Archivio.

In margine si trovano altre aggiunte, a volte scritte anche parallelamente al lato lungo della
pagina, e le annotazioni del notaio riguardo alla redazione in mundum o alla stesura di copie. In
tale caso Mauriello si limita all’annotazione e non depenna il documento. Correzioni sue
appaiono solo occasionalmente, spesso in forma di cassazioni o di inserimenti in interlineo. A
volte nel manoscritto si incontrano foglietti inseriti, minute, appunti e promemoria, ma anche
atti sciolti di altri notai legati insieme a inizio o ﬁne di un registro, inserimenti questi ultimi
presumibilmente risalenti al restauro dei volumi.
Quanto detto ﬁn qui riguarda soprattutto l’analisi del layout e ha avuto anche ripercussioni
sulla organizzazione del ﬂusso di lavoro. Quanto, invece, verrà descritto in seguito, vale a dire le
caratteristiche intrinseche del manoscritto, ha rilevanza in merito al riconoscimento di scrittura.
In generale, la documentazione notarile è caratterizzata da strutture relativamente rigide e da un
linguaggio giuridico speciﬁco con formule che si ripetono in dipendenza dal negozio oggetto
del rogito. Altre parti sono invece altamente individuali e alcune parole, come nomi di persone
o di luogo (soprattutto microtoponimi), possono comparire anche una volta sola in tutti gli
atti. Dato che le reti neurali si allenano con un set di trascrizioni modello, nel training sono
sovrarappresentate le parti formulari ripetitive, per cui il loro riconoscimento è facilitato. A
maggior ragione la scelta delle pagine da includere nella ground truth ha dovuto tenere conto di
questa speciﬁcità, selezionando documenti con negozi giuridici diﬀerenti. Complessivamente


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appaiono raramente cifre in arabo e parti in maiuscole, per cui anche in tale contesto ci si può
aspettare che il raggiungimento della massa critica per l’allenamento richieda un numero
elevato di pagine.
Inoltre, protocolli notarili sono solitamente molto ricchi di abbreviazioni e i volumi di
Mauriello non costituiscono un’eccezione; grosso modo ogni terza parola ha una o più
abbreviazioni. È da tener presente che nel sistema abbreviativo medievale appaiono anche molti
compendi non inequivocabili; questo vale in particolare per abbreviazioni per troncamento
come Io con un trattino diagonale che può essere sciolto con tutte le forme declinate del nome
Iohannes, o per segni tachigraﬁci come il c conversum che può indicare con, com, cum e cun.



       Obiettivi e organizzazione

Una volta chiarite le caratteristiche materiali dei registri abbiamo ﬁssato gli obiettivi della
nostra sperimentazione partendo dalla considerazione che nell’ottica di un’utenza di storici
andasse in primis perseguito il conseguimento di un testo leggibile e ricercabile, ragione per cui
si è optato per una trascrizione con abbreviazioni sciolte. Oltre a ciò era chiaro che il lavoro
investito nello sviluppo di un modello dovesse essere fruibile anche da altri ricercatori e aperto a
ulteriori sviluppi. D’altro canto non è stato possibile in questa fase usufruire della
collaborazione di un informatico, circostanza che ci ha spinto a vagliare le diverse opzioni
tenendo conto anche di soluzioni per utenti non esperti.
Dopo aver fatto un’indagine sulle reti e sulle piattaforme disponibili alla ﬁne si è optato per
Transkribus, piattaforma derivata da due progetti europei, tranSkriptorium e READ
(Recognition and Enrichment of Archival Documents), e gestita oggi da una società
cooperativa, readcoop.8 La scelta è stata determinata da un lato dalla facilità di accesso
(iscrizione con account utente, senza necessità di disporre di potenza computazionale
particolare o know-how informatico approfondito), dalla oﬀerta di una gamma di strumenti,
dalla possibilità di testare il programma in maniera gratuita e dalla disponibilità di linee guida e
di un gruppo social di aiuto.9 Le trascrizioni realizzate sono esportabili in diversi formati, tra
cui anche XML/TEI, mentre i modelli si possono condividere all’interno della piattaforma con
altri utenti Transkribus.
Dopo aver appurato che tra i modelli pubblici e non pubblici della piattaforma non ne
esistevano di adatti alla scrittura corsiva di Mauriello e che pertanto si doveva procedere
all’allenamento di un modello speciﬁco, si sono scelte per la ground truth pagine diﬀerenti tra
loro sia in termini di layout sia in termini di contenuti tenendo conto del vocabolario, stato di

    8 https://readcoop.eu/transkribus.
    9 Per il modello di ﬁnanziamento di Transkribus si veda https://readcoop.eu/transkribus/credits/.

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conservazione e provenienza da diversi registri, in modo tale da garantire una distribuzione
omogenea per tutti gli anni di attività di Marino Mauriello. Contemporaneamente si sono
sviluppati i criteri di trascrizione, basandosi principalmente sulle esperienze degli altri utenti
(vedi ad es. [5]) e sulle raccomandazioni nelle linee guida della piattaforma; 10 tali input ci
hanno indotto ad adottare una trascrizione in alcuni punti più vicina alla resa del notaio (ad
esempio per quanto riguarda interpunzione, maiuscole e la separazione delle parole).11
Contrariamente a quanto stabilito dalle consuetudini nel campo delle edizioni critiche per la
trascrizione abbiamo scelto di osservare la separazione delle righe, come spiegato in precedenza,
in maniera che ogni riga nella riproduzione fosse abbinata a una riga della trascrizione.




                                         Figura 2: Flusso di lavoro

In seguito si è proceduto all’upload delle riproduzioni esistenti, da un lato per veriﬁcare la
necessità di un pretrattamento, dall’altro lato per testare il funzionamento della segmentazione,
mentre parallelamente si trascrivevano le pagine scelte senza utilizzare la piattaforma. Al
termine di queste operazioni i risultati del testing della Layout Analysis e una prova
d’inserimento di testo hanno evidenziato i vantaggi di un inserimento manuale delle
trascrizioni, in quanto questa procedura oﬀriva la possibilità di eﬀettuare in contemporanea un
controllo della segmentazione e di rimediare in questa maniera ad eventuali errori di
riconoscimento di righe. In questa fase si è anche proceduto alla aggiunta di markup,
inizialmente prevista solo per lettere cancellate (<hi rend="strikethrough:true;">) che la rete
può riconoscere nonostante la cassazione. Per testo in apice (<hi rend="superscript:true;">), per
gli spazi lasciati in bianco dal notaio (<gap/>), per letture incerte (<unclear>) e per le aggiunte
dell’editore (<supplied>) abbiamo esteso l’operazione di marcatura, anche se al momento la rete




    10 https://readcoop.eu/it/transkribus/howto/how-to-transcribe-documents-with-transkribus-
    introduction/
    11 Cfr. sull’argomento anche [14].

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neurale in allenamento non tiene ancora conto di questi tags, ma potrebbe verosimilmente farlo
in futuro.12
Una volta conclusa la costituzione della ground truth ha avuto inizio la fase dell’allenamento del
modello. Transkribus è dotato di due motori per il riconoscimento automatico di scrittura:
HTR+ (basato su Tensorﬂow)13 e Pylaia (basato su Pytorch),14 ed entrambi sono stati
sperimentati con diverse ripartizioni delle pagine della ground truth in training e validation set.
I risultati sono stati documentati e valutati e si è discusso sul come procedere per migliorarli,
fase che è tuttora in corso di svolgimento.



       Risultati preliminari e prossimi passi

Per quanto riguarda l’acquisizione delle riproduzioni la piattaforma si è mostrata relativamente
ﬂessibile; anche le fotograﬁe realizzate con mezzi meno soﬁsticati possono dare dei risultati
decenti, ammesso che siano a fuoco in tutte le loro parti. Un pretrattamento delle riproduzioni
non è stato necessario. L’analisi del layout si è rivelata ancora una volta la fase cruciale del
processo e i passaggi chiave, come ci si attendeva, si sono concentrati nelle fasi del
riconoscimento di inziali, delle annotazioni marginali e delle linee in caso di sovrapposizione di
righe di scrittura. Una diﬃcoltà inaspettata è venuta invece dalla limitata precisione nel
riconoscimento di inizio e ﬁne rigo alla quale abbiamo sopperito con correzioni manuali e con
una funzione di Transkribus che permette di estendere per un determinato valore a destra e a
sinistra tutte le righe di una pagina. Va addotta invece alla natura del materiale la frequente
aggiunta di righe superﬂue a causa della sovrapposizione di tratti ascendenti e discendenti, ma
soprattutto a causa dei segni abbreviativi in forma di linea o letterine, presumibilmente
frainteso per eﬀetto delle correzioni in interlinea.
La ground truth con la quale abbiamo allenato diversi modelli ammonta a 38 pagine con circa
1,300 linee di testo, per un ammontare complessivo intorno alle 20,100 parole. La
sperimentazione realizzata con l’ausilio di diverse ripartizioni in set di allenamento e set di
validazione, ricorrendo a diverse composizioni del set di validazione e a due reti neurali diverse,
da un lato ha confermato alcune delle nostre aspettative, soprattutto per quel che riguarda le
maggiori diﬃcoltà di riconoscimento delle parti in volgare, delle maiuscole e delle cifre arabe a
causa della loro scarsa occorrenza, ma abbiamo osservato anche la confusione di determinate
lettere, sia simili come la s lunga e la f, la n e la u, sia dissimili come l e t, n e h e così via.
Presumibilmente da attribuire allo scioglimento delle abbreviazioni sono le aggiunte di lettere


    12 Il markup con <unclear> permette già adesso di escludere le righe con tali tags dall’allenamento.

    13 https://www.tensorﬂow.org/
    14 https://pytorch.org/

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non presenti nella parola o di lettere soprattutto a inizio rigo, probabilmente dovute
all’occorrenza di queste in altre righe, dato che l’approccio di Transkribus è line-based. Lo
scioglimento delle abbreviazioni in sé dà risultati eterogenei, anche dipendenti dalla incidenza
della abbreviazione. In linea di massima lo scioglimento di contrazioni e di troncamenti crea
diﬃcoltà rilevanti, nel primo caso il compendio può anche rimanere tale o essere sciolto in una
parola non corretta, mentre nel secondo lo scioglimento di abbreviazioni non univoche si
veriﬁca probabilmente su base statistica, soprattutto in quelle circostanze in cui il contesto è
identico. Nel caso di una parola poco chiara, marcata con “unclear”, il modello ha suggerito
un’ipotesi di lettura valida. In alcune situazioni si sono potuti anche individuare ed eliminare
errori umani nella ground truth. I risultati migliori dei modelli con un set di validazione di 10%
sono per Pylaia una CER 2,6% sul training set con 6,9% sul validation set; mentre per HTR+ i
valori corrispondenti sono 3,5%/5,91%, percentuali che fanno pensare che un aumento della
ground truth può migliorare i risultati, anche considerando l’alta percentuale di parole
abbreviate.
Le strategie di miglioramento che attualmente sono in corso di realizzazione riguardano diversi
campi: da un lato puntiamo sul cambiamento dei parametri dell’allenamento che in
Transkribus riguardano soprattutto Pylaia (che oﬀre maggiori possibilità di intervento);
dall’altro lato stiamo lavorando a un aumento della ground truth correggendo in gruppo le
trascrizioni automatiche prodotte per uno dei registri dall’ultimo modello, per poi procedere
all’allenamento di un modello nuovo. Il team sta anche considerando l’implementazione di un
tagging delle sole abbreviazioni non univoche per le pagine della ground truth e un eventuale
post-processing linguistico, anche alla luce delle recenti pubblicazioni di [1] e [13]
sull’argomento.
Per il momento il progetto ha generato, oltre alle trascrizioni e ai modelli, una bibliograﬁa in
Zotero15 e la documentazione riguardanti i ﬂussi di lavoro e le analisi delle varie fasi della
sperimentazione con l’intenzione di creare un corpus di dati aperti da mettere a disposizione
della ricerca a ﬁne progetto.



         References

   [1]    Camps, Jean-Baptiste, Chahan Vidal-Gorène, and Marguerite Vernet. 2021.
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    15 https://www.zotero.org/

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   V. Schwarz-Ricci – Handwritten Text Recognition per registri notarili (secc. XV-XVI): una
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