Application of Machine Learning Methods in the Study of Mongolian Cultural Heritage
DOI:
https://doi.org/10.5564/sf.v45i1.4822Keywords:
horse stamp, petroglyphs, long song classification, recognition, object detection, machine learningAbstract
Recently, countries worldwide have widely applied artificial intelligence (AI) methods and technologies to study their arts and culture. In Mongolia, research using machine learning methods has been conducted in oral literature, linguistics, history, and archaeology, focusing on tangible and intangible cultural heritage, and has produced promising results. In this study, we conducted experiments using these methods to research Mongolian traditional culture and literature. Specifically, we selected data sets from Mongolian cultural heritage, including horse stamp marks, petroglyphs, and long song lyrics from oral literature. We introduced the general methodology for creating data sets, detecting and recognizing patterns, and explained the experimental results. Монголын соёлын өвийн судалгаанд машин сургалтын арга ашиглах нь Хураангуй: Өнөө үед дэлхийн улс орнууд өөрийн урлаг, соёлын судалгаанд хиймэл оюуны (artificial intelligence), арга, технологиудыг өргөн ашиглах болсон. Бид энэхүү ажлаар монголын соёл, утга зохиолын судалгаанд дээрх аргуудыг ашигласан. Үүнд монголын соёлын өвөөс адууны тамга, хадны зураг, утга зохиолоос уртын дууны шүлгийн өгөгдлийг сонгон өгөгдлийн багц үүсгэх, дүрс илрүүлэх, таниулахад хэрэглэсэн ерөнхий аргачлалыг танилцуулан, туршилтын үр дүнг тайлбарлав. Түлхүүр үг: Адууны тамга, хадны дүрс, уртын дуу ангилах, танилт, объект илрүүлэх, машин сургалт14
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2024 Gantuya Perenleillkhundev, Bayarsaikhan Namjil, Suvdaa Batsuuri

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
Copyright on any research article in the Studia Folklorica is retained by the author(s).
The authors grant the Studia Folklorica a license to publish the article and identify itself as the original publisher.
Articles in the Studia Folklorica are Open Access articles published under a Creative Commons Attribution Non-Commercial (CC BY-NC 4.0)