dsaitЦифровые решения и технологии искусственного интеллектаDigital Solutions and Artificial Intelligence Technologies3033-7097Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации10.26794/3030-7097-2026-2-3-6-15dsait-70Research ArticleИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕARTIFICIAL INTELLIGENCE AND MACHINE LEARNINGФормирование объединенного алфавита древнетюркских диалектов для аннотации изображенийFormation of a Unified Alphabet of Ancient Turkic Dialects for Image Annotationhttps://orcid.org/0009-0002-5126-9854БородинаА. Д.BorodinaA. D.

Анастасия Дмитриевна Бородина — студентка бакалавриата

Москва

Anastasia D. Borodina — Bachelor’s degree student

Moscow

225034@edu.fa.ruhttps://orcid.org/0009-0006-5385-9603Кызыл-оолМ. В.Kyzyl-oolM. V.

Монгун-Ай Вячеславовна Кызыл-оол — студентка бакалавриата

Москва

Mongun-Ai V. Kyzyl-ool — Bachelor’s degree student

Moscow

221361@edu.fa.ruhttps://orcid.org/0000-0003-3186-3901КочкаровР. А.KochkarovR. A.

Расул Ахматович Кочкаров — доктор технических наук, заместитель декана по научной работе, доцент кафедры искусственного интеллекта факультета информационных технологий и анализа больших данных, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации

Москва

Rasul A. Kochkarov — Dr. Sci. (Tech.), Deputy Dean for Research, Associate Professor of the Department of Artificial Intelligence, Faculty of Information Technology and Big Data Analysis

Moscow

rkochkarov@fa.ruФинансовый университет при Правительстве Российской ФедерацииРоссияFinancial University under the Government of the Russian FederationRussian Federation20260709202623615Copyright © Бородина А.Д., Кызыл-оол М.В., Кочкаров Р.А., 20262026Бородина А.Д., Кызыл-оол М.В., Кочкаров Р.А.Borodina A.D., Kyzyl-ool M.V., Kochkarov R.A.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.digitarin.ru/jour/article/view/70

В статье представлена разработка объединенного алфавита древнетюркских диалектов для решения задач автоматизированного распознавания орхоно-енисейских рунических надписей. Актуальность исследования обусловлена разрозненностью существующих классификаций рун и отсутствием единой системы их сопоставления, что затрудняет формирование совместимых наборов данных и снижает эффективность моделей компьютерного зрения.

Цель исследования заключается в создании унифицированного алфавита, обеспечивающего корректную аннотацию изображений и возможность обучения многоалфавитных нейросетевых моделей для распознавания и сравнительного анализа рунических символов.

Методология исследования базируется на комплексном анализе визуальных, фонетических и историко-филологических характеристик рун четырех источников: памятника Кюль-Тегину, рукописи Ирк Битиг, орхонских и енисейских надписей. В ходе работы выделены структурно устойчивые символы, стилевые вариации и уникальные маркеры диалектов, на основе чего сформирован консолидированный набор классов рун.

Полученные результаты создают основу для стандартизации разметки изображений, повышения устойчивости распознавания и дальнейшего развития многоалфавитных систем компьютерного зрения в исследованиях древнетюркской письменности.

This paper is devoted to the development of a unified alphabet of Ancient Turkic dialects for solving the problems of automated recognition of Orkhon–Yenisei runic inscriptions. The relevance of the study is determined by the fragmentation of existing rune classifications and the absence of a unified system for correlating symbols across different sources and regions, which complicates the formation of compatible datasets and reduces the efficiency of computer vision models.

The research is to create a unified alphabet that ensures correct image annotation and enables the training of multi alphabet neural network models for the recognition and comparative analysis of runic symbols.

The methodology is based on a comprehensive analysis of visual, phonetic, and historical-philological characteristics of runes from four sources: the Kül Tegin monument, the Irk Bitig manuscript, Orkhon inscriptions, and Yenisei inscriptions. During the study, structurally stable symbols, stylistic variations, and unique dialect markers were identified, on the basis of which a consolidated set of rune classes was formed.

The obtained results provide a foundation for the standardization of image annotation, improvement of recognition robustness, and further development of multi-alphabet computer vision systems in the study of Ancient Turkic writing.

орхоно-енисейская письменностьруническая письменностьдревнетюркский языксистематизация алфавитовраспознавание символовкомпьютерное зрениеискусственный интеллектмногоалфавитная модельOrkhon-Yenisei scriptrunic writingAncient Turkic languagealphabet systematizationsymbol recognitioncomputer visionartificial intelligencemulti-alphabet modelReferencesУбрятова Е. И. Сергей Ефимович Малов: (К 75-летию со дня рождения). В сб.: Тюркологический сборник. М.: Издательство Академии наук СССР; 1951. URL: https://www.orientalstudies.ru/rus/images/pdf/journals/p_ts_1_1951_02_ubryatova.pdfUbryatova E. I. Sergey Efimovich Malov: (On the 75th Anniversary of His Birth). In: Turkological Collection. Moscow: Publishing House of the USSR Academy of Sciences; 1951. URL: https://www.orientalstudies.ru/rus/images/pdf/journals/p_ts_1_1951_02_ubryatova.pdf (In Russ.).Кляшторный С. Г. Древнетюркские рунические памятники как источник по истории Средней Азии. М.; 1964. 215 с. URL: https://www.elibrary.ru/qaujxnKlyashtorny S. G. Ancient Turkic Runic Monuments as a Source on the History of Central Asia. Moscow; 1964. 215 p. URL: https://www.elibrary.ru/qaujxn (In Russ.).Кызласов И. Л. Рунические письменности евразийских степей. М.: Наука; 1994. 318 с. URL: https://www.elibrary.ru/wjrrefKyzlasov I. L. Runic Scripts of the Eurasian Steppes. Moscow: Nauka; 1994. 318 p. URL: https://www.elibrary.ru/wjrref (In Russ.).Пенская Е. Н. Машинное обучение и представление информации: новые возможности цифровых архивов. Имагология и компаративистика. 2025;23:380-389. URL: https://doi.org/10.17223/24099554/23/18Penskaya E. N. Machine Learning and Information Presentation: New Opportunities for Digital Archives. Imagology and Comparative Studies. 2025;23:380-389. (In Russ.). URL: https://doi.org/10.17223/24099554/23/18Примова Ф. М. Искусственный интеллект в филологии. Международная конференция академических наук. 2025;4(1)63-65. URL: https://doi.org/10.5281/zenodo.14682779Primova F. M. Artificial Intelligence in Philology. International Conference of Academic Sciences. 2025;4(1)63-65. (In Russ.). URL: https://doi.org/10.5281/zenodo.14682779Рудакова С. В. Особенности взаимодействия филологии с искусственным интеллектом. В сб.: Общество. Наука. Инновации (НПК-2024). Киров: Вятский государственный университет; 2024:70-73. URL: https://www.elibrary.ru/eekohuRudakova S.V. Features of the Interaction of Philology with Artificial Intelligence. In: Society. Science. Innovations (NPC 2024). Kirov: Vyatka State University; 2024:70-73. URL: https://www.elibrary.ru/eekohu (In Russ.).Матвеева Т. В. Категориально-текстовой анализ речевого произведения: обоснование и применение метода. Quaestio Rossica. 2024;12(3):901-920. URL: https://doi.org/10.15826/qr.2024.3.915Matveeva T.V. Categorical-textual analysis of a speech work: Justification and application of the method. Quaestio Rossica. 2024;12(3):901-920. (In Russ.). URL: https://doi.org/10.15826/qr.2024.3.915Кочкаров Р.А., Бородина А. Д. Распознавание орхоно-енисейских рунических надписей методами машинного обучения. Нелинейный мир. 2025;23(3):96-106. URL: https://doi.org/10.18127/j20700970-202503-12Kochkarov R.A., Borodina A. D. Recognition of Orkhon-Yenisei Runic Inscriptions Using Machine Learning Methods. Non-Linear World. 2025;23(3):96-106. (In Russ.). URL: https://doi.org/10.18127/j20700970-202503-12Кормушин И. В. О взглядах Э. Р. Тенишева на историю древних литературных тюркских языков. Вестник Института языкознания РАН. 2021;1-2 (30-31):45-53. URL: https://www.elibrary.ru/mbpiasKormushin I.V. On E. R. Tenishev’s Views on the History of Ancient Literary Turkic Languages. Bulletin of the Institute of Linguistics of the Russian Academy of Sciences. 2021;1-2(30-31):45-53. URL: https://www.elibrary.ru/mbpias (In Russ.).Кочкаров У. Ю., Беляева В. Н., Кочкаров Р.А., Кочкаров А.А. Подготовка набора визуальных данных для машинного распознавания рунической письменности. В сб.: Проблематика и методология современных тюркологических исследований. Коллективная монография. М.: Издательство МБА; 2025:162-173. URL: https://www.elibrary.ru/chxcmzKochkarov U.Yu., Belyaeva V. N., Kochkarov R.A., Kochkarov A.A. Preparation of a set of visual data for machine recognition of runic writing. In: Problems and Methodology of Modern Turkological Research. Monograph. Moscow: MBA Publishing House; 2025. URL: https://www.elibrary.ru/chxcmz (In Russ.).Лебедев Ю. С., Попов П. В. Погребение VIII-IX вв. из Астраханской области и горшок с рунической надписью. Российская археология. 2023;1:178-186. URL: https://doi.org/10.31857/S0869606323010130Lebedev Yu.S., Popov P.V. Burial of the 8th-9th Centuries from the Astrakhan Region and a Pot with a Runic Inscription. Russian Archaeology. 2023;1:178-186. (In Russ.). URL: https://doi.org/10.31857/S0869606323010130Мунчаев Р. М., Кореневский С. Н., ред. Проблемы археологии Кавказа. Вып. 1. М.: ТАУС; 2012. 248 с. URL: https://www.elibrary.ru/qpxfjvMunchaev R. M., Korenevsky S. N., ed. Problems of the Caucasus Archaeology. Vol. 1. Moscow: TAUS; 2012. 248 p. URL: https://www.elibrary.ru/qpxfjv (In Russ.).Кормушин И. В. Тюркские енисейские эпитафии. Монография. М.: Наука; 1997. 338 с. URL: https://www.elibrary.ru/sfhmdjKormushin I.V. Turkic Yenisei epitaphs. Monograph. Moscow: Nauka; 1997. URL: https://www.elibrary.ru/sfhmdj (In Russ.).Томсен В. Л.П. Дешифровка орхонских и енисейских надписей. Ада Чир-Суу — Отечество: краеведческий альманах. 2018;4:129-134. URL: https://www.elibrary.ru/ntspvzTomsen V. L.P. Deciphering the Orkhon and Yenisei Inscriptions. Ada Chir Suu — Fatherland: Local History Almanac. 2018;4:129-134. URL: https://www.elibrary.ru/ntspvz (In Russ.).Володин А. Ю. Цифровые гуманитарные исследования в контексте датаизма. Современная наука: Актуальные проблемы теории и практики. Серия: Гуманитарные науки. 2024;7(2):6-9. URL: https://doi.org/10.37882/2223-2982.2024.7-2.05Volodin A. Yu. Digital Humanities Research in the Context of Dataism. Modern Science: Current Issues in Theory and Practice. Series: Humanities Sciences. 2024;7(2):6-9. (In Russ.). URL: https://doi.org/10.37882/2223-2982.2024.7-2.05Сухан Д. Д., Плюснина Е.А. Метаразметка и визуализация данных в корпусе текстов по корпусной лингвистике. В сб.: Компьютерная лингвистика и вычислительные онтологии. Вып. 8. СПб.: Университет ИТМО; 2024:45-60. URL: https://doi.org/10.17586/2541-9781-2024-8-45-60Suhan D. D., Plyusnina E.A. Meta-markup and data visualization in the corpus of texts on corpus linguistics. In: Computer linguistics and computational ontologies. Issue 8. St. Petersburg: ITMO University; 2024:45-60. (In Russ.). URL: https://doi.org/10.17586/2541-9781-2024-8-45-60Кочкаров Р.А., Бородина А. Д. Систематизация орхоно-енисейских рунических письменностей и перспективы их автоматизированного анализа методами машинного обучения. Динамика сложных систем — XXI век. 2025;19(5):97-103. URL: https://doi.org/10.18127/j19997493-202505-11Kochkarov R. A., Borodina A. D. Systematization of the Orkhon-Yenisei Runic Scripts and Prospects for Their Automated Analysis Using Machine Learning Methods. Dynamics of Complex Systems — 21st Century. 2025;19(5):97-103. (In Russ.). URL: https://doi.org/10.18127/j19997493-202505-11

The authors declare that there are no conflicts of interest present.