{"id":231,"date":"2019-08-31T12:00:48","date_gmt":"2019-08-31T10:00:48","guid":{"rendered":"https:\/\/rechtsprechung-im-ostseeraum.archiv.uni-greifswald.de\/?p=231"},"modified":"2019-08-30T11:36:57","modified_gmt":"2019-08-30T09:36:57","slug":"material","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/rechtsprechung-im-ostseeraum.archiv.uni-greifswald.de\/de\/material\/","title":{"rendered":"Material"},"content":{"rendered":"<p><em><span style=\"color: #0071a1;\">Release 1.7.1<\/span><\/em><\/p>\r\n<p><!-- \/wp:post-content --><\/p>\r\n<p><!-- wp:paragraph --><\/p>\r\n<p>Erfolgreiche Handschriftentexterkennung ist von vier Faktoren abh\u00e4ngig:<\/p>\r\n<p>&#8211; Eignung der Vorlagen<br \/>&#8211; Qualit\u00e4t der Digitalisate<br \/>&#8211; zuverl\u00e4ssige Layoutanalyse und Segementierung von Bildbereichen, die den zu erkennenden Text<br \/>\u00a0\u00a0enthalten<br \/>&#8211; Leistungsf\u00e4higkeit der HTR-Modelle, die das \u201eLesen\u201c der Handschrift \u00fcbernehmen<\/p>\r\n<p>\u00dcber alle diese Punkte wird unser Blogg regelm\u00e4\u00dfig Erfahrungsberichte liefern. Vornweg hier ein paar Hinweise allgemeiner Art.<\/p>\r\n<p>Grunds\u00e4tzlich kann man alle handschriftlichen Vorlagen mit den in Transkribus bereitstehenden Werkzeugen bearbeiten. Dabei ist weder das verwendete Zeichensystem (lateinisch, griechisch, hebr\u00e4isch, russisch, serbisch etc.) noch die Sprache ein Kriterium \u2013 die \u201eModelle\u201c k\u00f6nnen so gut wie alles \u201elernen\u201c.<\/p>\r\n<p>Eine gro\u00dfe Auswirkung auf das Ergebnis hat aber die Qualit\u00e4t der Vorlagen. Mit anderen Worten \u2013 stark verschmutzte, v\u00f6llig verblasste oder geschw\u00e4rzte Vorlagen haben geringere Erfolgsprognosen bei der automatischen Texterkennung als saubere, kr\u00e4ftige Schriften.<\/p>\r\n<p>V\u00f6llig konfuse Layouts, also Schriftspiegelgestaltungen mit horizontal und vertikal oder auch schr\u00e4g verlaufenden Zeilen, zahlreichen Marginalien oder Einf\u00fcgungen und Text zwischen den Zeilen, bereiten der automatischen Layoutanalyse mehr Probleme als kanzleim\u00e4\u00dfige Ausfertigungen. Und mehr Probleme hei\u00dft mehr Aufwand f\u00fcr die Bearbeiter.<\/p>\r\n<p>Bei der Auswahl des Materials sollte man sich also dar\u00fcber Gedanken machen, vor welche Herausforderungen es die verf\u00fcgbaren Werkzeuge und die einzelnen Arbeitsbereiche stellt. Das geht nur mit ein wenig Erfahrung.<\/p>\r\n<p>In unserem Projekt werden unterschiedlich anspruchsvolle mehrsprachige Vorlagen aus dem 16. bis 20. Jahrhundert bearbeitet. Wir teilen die dabei gesammelten Erfahrungen gern.<\/p>\r\n<p>&nbsp;<\/p>\r\n<p>&nbsp;<\/p>\r\n<p>&nbsp;<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Release 1.7.1 Erfolgreiche Handschriftentexterkennung ist von vier Faktoren abh\u00e4ngig: &#8211; Eignung der Vorlagen&#8211; Qualit\u00e4t der Digitalisate&#8211; zuverl\u00e4ssige Layoutanalyse und Segementierung von Bildbereichen, die den zu erkennenden Text\u00a0\u00a0enthalten&#8211; Leistungsf\u00e4higkeit der HTR-Modelle, die das \u201eLesen\u201c der Handschrift \u00fcbernehmen \u00dcber alle diese Punkte wird unser Blogg regelm\u00e4\u00dfig Erfahrungsberichte liefern. Vornweg hier ein paar Hinweise allgemeiner Art. 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