DOI: 10.34847/nkl.48ad8b8d
title: DISTINGUO : Ground truth for Handwritten Text Recognition (HTR) on Collections of Distinctions (late 13th to late 15th century)
title: DISTINGUO : Vérité de terrain pour la reconnaissance automatique de l'écriture manuscrite (ATR) sur les recueils de distinctions (fin du XIIIe au fin du XVe siècle)

description: This dataset includes images of manuscripts containing collections of distinctions and their corresponding PAGE files with normalized transcription. The data was prepared for training kraken models during the DISTINGUO project (2019–2024). The latter was dedicated to the study of distinctiones in medieval Latin preaching and led by Marjorie Burghart. 

The manuscript zone segmentation mostly follows the SegmOnto ontology (with one exception: tags such as `Main_col_1`, `Main_col_2`, etc., were used to differentiate columns). 

The transcription is normalized. 

Script families: The dataset includes the following script families: textualis libraria, semitextualis libraria, semihybrida libraria, textualis currens, cursiva libraria, bastarda.
Number of hands: According to our estimates, each of the provided manuscript fragments was written by a single scribe. 
Language: The texts are primarily written in Latin, but they occasionally include very rare insertions in Old French — no more than one phrase per folio. 
Transcription guidelines: 
- All abbreviations have been expanded, except for cases where biblical citations are reduced to a few letters of each word (e.g., "Redemisti me. do. de. ue." instead of "Redemisti me, Domine Deus ueritatis"). 
- Proper nouns and the word Deus have been capitalized. 
- Both "v" and "u: have been transcribed as "u", except in Roman numerals. 
- Punctuation has been partially normalized. Symbols such as `.`, `:`, and `/` have been transcribed as either `,` or `.` depending on the context.

The creator of the dataset expresses her gratitude to Vassily Dolgopolov for his assistance in the study of the manuscripts.
description: Ce jeu de données comprend des images de manuscrits contenant des collections de distinctions et leurs fichiers PAGE correspondants avec une transcription normalisée. Les données ont été préparées pour l’entraînement de modèles Kraken dans le cadre du projet DISTINGUO (2019–2024). Ce dernier était dédié à l’étude des distinctiones dans la prédication latine médiévale et dirigé par Marjorie Burghart. 

La segmentation des zones des manuscrits suit principalement l’ontologie SegmOnto (à une exception près : des balises comme `Main_col_1`, `Main_col_2`, etc., ont été utilisées pour différencier les colonnes). 

La transcription est normalisée. 
Familles d’écriture : Le jeu de données inclut les familles d’écriture suivantes : textualis libraria, semitextualis libraria, semihybrida libraria, textualis currens, cursiva libraria, bastarda.

Nombre de mains : Selon nos estimations, chacun des fragments de manuscrit fournis a été écrit par un seul scribe. 

Langue : Les textes sont principalement écrits en latin, mais comportent occasionnellement de très rares insertions en ancien français (pas plus d’une phrase par folio). 

Principes de transcription : 
- Toutes les abréviations ont été développées, sauf dans les cas où les citations bibliques sont réduites à quelques lettres de chaque mot (par exemple : «Redemisti me. do. de. ue. » au lieu de «Redemisti me, Domine Deus ueritatis»). 
- Les noms propres et le mot Deus ont été mis en majuscule. 
- Les lettres `v` et `u` ont été transcrites sous la forme `u`, sauf dans les chiffres romains. 
- La ponctuation a été partiellement normalisée. Les symboles tels que `.`, `:`, et `/` ont été transcrits en `,` ou en `.` selon le contexte.

La créatrice du jeu de données exprime sa gratitude à Vassily Dolgopolov pour son aide dans l’étude des manuscrits.
description: fol. 71r-87v
description: fol. 63r-87v
description: fol. 124v-135r
description: fol. 121v-130r
description: fol. 148v-169r
description: fol. 1v-12r
description: fol. 26v-40r
description: 5v-36r