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Transcritor-IA

O que é

Transcritor-IA é uma plataforma web brasileira para transcrição assistida de documentos históricos manuscritos, desenvolvida no Instituto Federal do Ceará (IFCE), campus Aracati. Usa reconhecimento de texto manuscrito (HTR) para converter imagens de manuscritos em texto pesquisável e ajusta seus modelos a partir das correções feitas pelo próprio usuário, apoiando-se na biblioteca de código aberto PyLaia.

Para que serve

  • Transcrever automaticamente manuscritos históricos e revisar o resultado na própria interface
  • Melhorar o reconhecimento a partir das correções do usuário, ajustando o modelo a uma caligrafia ou a um acervo específico
  • Trabalhar com fontes e caligrafias brasileiras, pouco cobertas por modelos treinados majoritariamente em outras línguas
  • Organizar e curar coleções documentais digitalizadas

Exemplo de uso

Uma pesquisadora com um conjunto de cartas manuscritas de um médico do início do século XX faz o upload das imagens, gera uma primeira transcrição automática e corrige os trechos falhos na interface. Cada correção realimenta o modelo, que passa a errar menos naquela caligrafia ao longo da coleção.

Quando pode não ser a melhor opção

  • É um projeto recente; estabilidade, cobertura e continuidade ainda não têm a maturidade de plataformas consolidadas
  • Para textos impressos ou datilografados, uma ferramenta de OCR comum tende a resolver melhor
  • Caligrafias muito danificadas seguem exigindo revisão quase integral

Tipo de acesso

Gratuito, pela web em transcritor-ia.com, desenvolvido em contexto acadêmico e público. O motor de HTR apoia-se na biblioteca aberta PyLaia; a licença do código da própria plataforma não está declarada publicamente.

Sistemas em que roda

Navegador web.

Integrações

Nenhuma integração externa documentada. Internamente, usa a biblioteca PyLaia para o reconhecimento.

Alternativas

  • Transkribus
  • eScriptorium
  • Kraken
  • Google Document AI

Aprenda a usar

Onde encontrar

Observações

Iniciativa nacional que dialoga diretamente com o problema do viés dos modelos de HTR treinados majoritariamente fora do português e de caligrafias brasileiras. Apresentada no SEMISH 2025 (SBC). Por ser recente, convém reconferir periodicamente seu estado de manutenção e disponibilidade.

Casa de Oswaldo Cruz / Fiocruz · Anita Lucchesi e Daiane Silveira Rossi · Material de apoio ao curso Letramento Acadêmico em Inteligência Artificial · 2026

Capa: Silmara Mansur (Ascom/COC/Fiocruz)

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