Bibliotheken leisten einen wichtigen Beitrag zur Digitalisierung des kulturellen Erbes und ermöglichen Forschenden weltweit den Zugang zu diesen Werken. Textbasierte Dokumente werden häufig zusätzlich durch OCR (optical character recognition) erschlossen. Dies ermöglicht eine Suche nach Stichwörtern im gesamten Inhalt sowie weitere Analysemöglichkeiten. Vielen Bibliotheken fehlt es jedoch an Know-how und Werkzeugen, um optimale OCR-Ergebnisse zu erzielen oder weitere Strukturerkennungsschritte selbstständig auszuführen. Im Zuge des DFG-finanzierten Digitalisierungsprojekts "Aktienführer-Datenarchiv II" wurden mehrere softwaretechnische Werkzeuge entwickelt, um in einem einheitlichen Workflow sowohl den Umgang mit den OCR-Daten zu vereinfachen als auch die Ergebnisse zu optimieren. Unter anderem werden dabei die OCR-Ergebnisse durch die Kombination der Ausgaben mehrerer OCR-Engines verbessert und eine Strukturerfassung im Volltext, inklusive Tabellenextraktion, vorgenommen.In diesem Beitrag werden die entwickelten Lösungsansätze und Tools vorgestellt. Um sie für ähnliche Projekte nachnutzbar und anpassbar zu machen, sind alle Tools als Open-Source-Software verfügbar.
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