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Automatische Texterkennung von Handschriften und historischen Drucken - Qualität und Normierung von Ground-Truth-Daten in der Praxis
Huff, Dorothee
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Will, Larissa
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Stöbener, Kristina
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DOI:
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https://doi.org/10.5281/zenodo.8386502
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URL:
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https://zenodo.org/records/8386502
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URN:
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urn:nbn:de:bsz:180-madoc-696911
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Dokumenttyp:
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Konferenzveröffentlichung
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Erscheinungsjahr:
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2023
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Buchtitel:
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FORGE 2023 - Forschungsdaten in den Geisteswissenschaften: Anything Goes?! Forschungsdaten in den Geisteswissenschaften - kritisch betrachtet; Konferenzabstracts; Eberhard Karls Universität Tübingen, 04. bis 06. Oktober 2023
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Seitenbereich:
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64-67
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Veranstaltungstitel:
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FORGE 2023
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Veranstaltungsort:
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Tübingen
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Veranstaltungsdatum:
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04.-06.10.2023
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Herausgeber:
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Derntl, Michael
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Gietz, Peter
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Helling, Patrick
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Ort der Veröffentlichung:
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Tübingen
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Verlag:
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Zenodo
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Sprache der Veröffentlichung:
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Deutsch
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Einrichtung:
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Zentrale Einrichtungen > UB Universitätsbibliothek
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Bereits vorhandene Lizenz:
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 Creative Commons Namensnennung 4.0 International (CC BY 4.0)
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Fachgebiet:
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020 Bibliotheks- und Informationswissenschaft
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Freie Schlagwörter (Deutsch):
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OCR , ATR , HTR , Texterkennung , Transkribus , eScriptorium , Paläographie , Ground Truth , Vortrag
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Freie Schlagwörter (Englisch):
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OCR , ATR , HTR , text recognition , Transkribus , eScriptorium , paleography , ground truth , lecture
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Abstract:
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Automatische Texterkennung (OCR) übersetzt textliche Bildinhalte in digitale Textformate. Auf diese Weise werden der Zugang zu historischen Drucken und Handschriften erhöht und neue Forschungsfragen an das Material ermöglicht. Vor der wissenschaftlichen Auswertung der Daten gilt es jedoch, sich über Aspekte wie Qualität und Normierung der Ground-Truth-Daten und des erzeugten Outputs bewusst zu werden, diese zu hinterfragen und bei der Nachnutzung der Daten in Betracht zu ziehen. Anhand von Beispielen sollen unterschiedliche Vorgehensweisen bei der Erzeugung von Ground-Truth-Daten sowie Ergebnisse der jeweiligen Modelltrainings vorgestellt und problematisiert werden.
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