{"id":379,"date":"2019-09-01T08:00:05","date_gmt":"2019-09-01T06:00:05","guid":{"rendered":"https:\/\/rechtsprechung-im-ostseeraum.archiv.uni-greifswald.de\/?p=379"},"modified":"2020-07-30T09:10:47","modified_gmt":"2020-07-30T07:10:47","slug":"how-to-transcribe-principal-decisions","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/rechtsprechung-im-ostseeraum.archiv.uni-greifswald.de\/de\/how-to-transcribe-principal-decisions\/","title":{"rendered":"Transkriptionspraxis – erste Entscheidungen"},"content":{"rendered":"

In Transkribus fertigen wir Abschriften an um in erster Linie Trainingsmaterial f\u00fcr unsere HTR-Modelle zu erzeugen \u2013 sogenannten \u201eGround Truth\u201c. Daf\u00fcr gibt es bereits eine Reihe von Empfehlungen f\u00fcr einfache<\/a> und fortgeschrittene<\/a> Anspr\u00fcche.<\/p>\n

Unser Tun ist also nicht auf eine kritische Edition angelegt. Dennoch ben\u00f6tigen wir so etwas wie Richtlinien, gerade wenn wir im Team erfolgreich sein wollen und mehrere Transcriber an denselben Texten arbeiten. Unsere Richtlinien<\/a> orientieren sich dabei nicht an den Bed\u00fcrfnissen des gelehrten Lesers, wie das klassische Editionsrichtlinien tun. Stattdessen stellen wir die Bed\u00fcrfnisse der \u201eMaschine\u201c und die Brauchbarkeit des HTR-Ergebnisses f\u00fcr eine k\u00fcnftige Volltextsuche in den Mittelpunkt unserer ersten \u00dcberlegungen. Dabei kann nat\u00fcrlich nur ein Kompromiss herauskommen.<\/p>\n

Das Trainingsmaterial soll der Maschine helfen zu erkennen, was auch wir sehen, es muss also genau sein und nicht durch Interpretation verf\u00e4lscht, nur so kann die Maschine \u201edas richtige\u201c Lesen lernen \u2013 dieser Grundsatz hat Priorit\u00e4t und gilt als eine Art Leitgedanke f\u00fcr alle weiteren Entscheidungen hinsichtlich der Transkriptionen.<\/p>\n

Viele Fragen der Textbehandlung, die uns aus Editionsprojekten vertraut sind, m\u00fcssen auch hier entschieden werden. In unserem Projekt verwenden wir grunds\u00e4tzlich die litterale oder diplomatische Transkription, das hei\u00dft wir fertigen zeichengetreue Abschriften an. Das betrifft das gesamte Spektrum der Buchstaben und die Interpunktionszeichen. Um nur ein Beispiel zu geben: die konsonantische und vokalische Verwendung von \u201eu\u201c und \u201ev\u201c wird nicht reguliert, wenn der Schreiber \u201eunndt\u201c meint und \u201evnndt\u201c schreibt, \u00fcbernehmen wir eben litteral.<\/p>\n

Auch wenn die Perfektion der Trainingsdaten hohe Priorit\u00e4t genie\u00dft, spielen bei uns noch andere \u00dcberlegungen schon bei der Erstellung des GT eine Rolle. Wir m\u00f6chten die HTR-Ergebnisse \u00fcber eine Volltextsuche erschlie\u00dfen. Das hei\u00dft, ein Benutzer muss zun\u00e4chst ein Suchwort formulieren, bevor er eine Antwort erh\u00e4lt. Da bestimmte Zeichen, etwa das lange \u201e\u017f\u201c (s) kaum Bestandteil eines Suchausdrucks sein werden, regulieren wir in solchen und \u00e4hnlichen F\u00e4llen die Transkription.<\/p>\n

Dabei nutzen wir einen gewissen Spielraum. Bei den Symbolen regulieren wir lediglich das Klammerzeichen, das in den Handschriften unterschiedlich dargestellt sein kann. \u00c4hnlich behandeln wir Worttrennungszeichen am Ende der Zeile.<\/p>\n

F\u00fcr unleserliche Stellen wird in keinem Falle das \u00fcbliche \u201e[…]\u201c verwendet. Der Textbereich wird durch den Tag<\/a> \u201eunclear\u201c markiert.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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