Release 1.9.1

Wie bereits in unserem vorherigen Post erwähnt, ist uns im Laufe unseres Projekts aufgefallen, dass die CITLabAdvanced-LA das Layout in unserem Material nicht optimal erkennt. Das geschieht nicht nur auf den optisch ’schlimmen‘ Seiten mit mixed Layouts, sondern auch bei einfachen Layouts; auf Seiten, die nur ein Textfeld benötigen, keine Notizen am Rand, großartige Streichungen im Text oder ähnliches aufweisen. Hier erkennt die automatische LA die TRs richtig, die Baselines sind jedoch meistens fehlerhaft.

Das ist nicht nur für die spätere Anzeige des Volltextes schlecht, die dadurch zum Teil verwirrend oder für den Leser unverständlich wird. Eine unzureichende LA beeinflusst auch das Ergebnis der HTR. Egal wie gut euer HTR-Modell auch ist: wenn die LA nicht eine adäquate Qualität bietet, ist das ein Problem.

Da die HTR nicht die einzelnen Zeichen liest, sondern zeilenbasiert arbeitet und Muster erkennen soll, kommen bei Zeilen, deren Anfang oder Ende von der line detection nicht richtig erkannt wurden (in denen also Buchstaben oder Wörter nicht von der LA erkannt wurden) oft falsche Ergebnisse heraus. Das hat zum Teil dramatische Auswirkungen auf die Accuracy Rate einer Seite oder eines ganzen Dokuments, wie unser Beispiel zeigt.

1587, page 41

Aus diesem Grund haben wir ein P2PaLA-Modell trainiert, welches auch BL erkennt. Das war sehr hilfreich. Es lassen sich für diese Modelle keine automatischen Statistiken wie für die CER errechnen, aber von der Ansicht her scheint es auf ‚reinen‘ Seiten fast fehlerfrei zu arbeiten. Außerdem ist der Schritt des Postprocessings in vielen Fällen nicht mehr nötig.

Das Trainigsmaterial wird ähnlich erstellt wie bei Modellen die nur TRs erkennen sollen. Man kann auch das dort verwendet Material quasi erweitern und erneut nutzen. Die einzelnen Baselines müssen für die Strukturanalyse nicht manuell getaggt werden, auch wenn das Modell es später tut, um sie den getaggten TRs zuzuordnen. Wir haben mit Unterstützung des Transkribus Teams und einem Trainingsmaterial von 2500 Seiten ein Strukturmodell trainieren können, das wir heute anstelle der Standard LA einsetzen.