该论文围绕密码手稿展开，运用经典密码算法，发展出无监督模型实现字符分割、图像聚类和破解密文等多种技术，可自动将手稿图像转化为文本。

Oct, 2018

本文基于编码学和语境论的理论，通过计算分析探讨两个中世纪神秘作家 Hadewijch 手稿之间的微小语言变化，使用机器学习技术识别出了手稿 A 和手稿 B 之间最具有特色的特征。

Oct, 2022

通过图像处理和深度学习技术，本文提出了一个能够提取和分析手稿文档与文本行高度、单词间距和字符大小相关的内在度量的框架。通过量化待比较文档的特征向量之间的欧几里德距离，可以辨别出作者身份。我们还提出了一个新的、具有挑战性的数据集，包括 124 个不同人物撰写的 362 个手写和数字设备上的手稿。实验结果表明，我们的方法能够在不同的写作媒介中客观地确定作者身份，并超越现有技术水平。

Oct, 2023

本研究提出了一种新的分类法，根据意图、作者行为和书面数据信息类型对学术写作行为进行分类，并提供了 ManuScript 数据集，旨在提供学术写作的完整图景，以捕捉写作轨迹的线性和非线性，使写作助手可以提供端到端的更强反馈和建议。

Mar, 2023

该论文介绍了 InScript（Narrative Texts Instantiating Script structure）语料库，它包含 1000 个围绕 10 个不同情景的故事。这个语料库为研究自然语言处理中脚本知识的作用提供了独特的资源。

Mar, 2017

本文介绍了一种基于复杂网络的方法来识别文本的作者，通过考虑故事流传来捕捉作者的主导结构。实验证明了该方法在可视化方面有很大潜力并能够揭示作者的个人特征。

May, 2017

利用 DeepScribe 模块，能够从阿契美尼德王朝时期的楔形文字片段中，通过目标检测、分类和聚类等机器学习技术，提供有效的翻译建议。

Jun, 2023

本篇论文探讨了利用概率索引技术，对手写文本图像集合进行自动分类的问题，解决大量历史手稿数据的标签化和有效探索问题，并以西班牙 Hostórico 省的复杂公证手稿为例，取得了有希望的成果。

Jun, 2022

基于深度学习和变分自编码器方法，针对库内容丰富的超过 94,000 张楔形文字片的数据集，通过研究其轮廓形状作为关键指标，成功实现了古代文献的自动分类和时代定位，为历史学家和铭刻学家提供了更深入的洞察和解释工具。

Jun, 2024

提出了一种基于国际音标的字符嵌入的生成框架，该框架可以处理未分隔单词和最接近的已知语言未确定的情况下，对未破译的失传语言进行解密，并在哥特语、乌加里特语和伊比利亚语上进行了实验验证。

Oct, 2020