Dating ancient manuscripts using radiocarbon and AI-based writing style analysis

要約

古代の手書き写本の年代を特定することは、思想の進化を再構築するために不可欠です。
死海文書の場合、これは特に重要です。
しかし、タイムライン全体に均等に分布し、古地理的な比較に利用できる同様の文字で書かれた日付の記載された写本は、ほぼ完全に欠如しています。
ここでは、放射性炭素年代測定を行った巻物の新しいサンプルに基づいてトレーニングされた、最先端の AI ベースの年代予測モデルである Enoch を紹介します。
Enoch は確立された手書きスタイルの記述子を使用し、ベイジアン リッジ回帰を適用します。
この研究の課題は、現在の機械学習には大量の訓練データが必要であるのに対し、放射性炭素による年代測定が行われた写本の数が少ないことです。
我々は、角度と異字体の書記スタイルの特徴ベクトルを組み合わせて使用​​し、ベイジアンリッジ回帰を適用することにより、イーノクは、リーブワンアウト検証によってサポートされ、スタイルから放射性炭素に基づく年代を予測でき、そのMAEは27.9年から30.7年であったことを示します。
放射性炭素年代測定。
次に、Enoch を使用して 135 件の未見の写本の年代を推定したところ、古文書の事後評価でサンプルの 79 パーセントが「現実的」であるとみなされたことが明らかになりました。
私たちは巻物の新しい年表を提示します。
放射性炭素の範囲とエノクのスタイルに基づく予測は、伝統的に想定されている古地理学的推定よりも古いことがよくあります。
紀元前 300 ～ 50 年の範囲では、エノクの日付予測は粒度が向上しています。
この研究は、マルチモーダル機械学習技術の現在の発展と一致しており、この方法は、部分的に日付が記載されている他の写本コレクションの日付を予測するために使用できます。
この研究は、エノクの定量的で確率に基づくアプローチが古学者や歴史家にとってどのようにツールとなり、古代ユダヤ人の重要な文書の年代を改めて特定し、ユダヤ人とキリスト教の起源に関する現在の議論に貢献できるかを示しています。

要約(オリジナル)

Determining the chronology of ancient handwritten manuscripts is essential for reconstructing the evolution of ideas. For the Dead Sea Scrolls, this is particularly important. However, there is an almost complete lack of date-bearing manuscripts evenly distributed across the timeline and written in similar scripts available for palaeographic comparison. Here, we present Enoch, a state-of-the-art AI-based date-prediction model, trained on the basis of new radiocarbon-dated samples of the scrolls. Enoch uses established handwriting-style descriptors and applies Bayesian ridge regression. The challenge of this study is that the number of radiocarbon-dated manuscripts is small, while current machine learning requires an abundance of training data. We show that by using combined angular and allographic writing style feature vectors and applying Bayesian ridge regression, Enoch could predict the radiocarbon-based dates from style, supported by leave-one-out validation, with varied MAEs of 27.9 to 30.7 years relative to the radiocarbon dating. Enoch was then used to estimate the dates of 135 unseen manuscripts, revealing that 79 per cent of the samples were considered ‘realistic’ upon palaeographic post-hoc evaluation. We present a new chronology of the scrolls. The radiocarbon ranges and Enoch’s style-based predictions are often older than the traditionally assumed palaeographic estimates. In the range of 300-50 BCE, Enoch’s date prediction provides an improved granularity. The study is in line with current developments in multimodal machine-learning techniques, and the methods can be used for date prediction in other partially-dated manuscript collections. This research shows how Enoch’s quantitative, probability-based approach can be a tool for palaeographers and historians, re-dating ancient Jewish key texts and contributing to current debates on Jewish and Christian origins.

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