Die Generierung durchsuch- und maschinenlesbarer Volltexte ist eine wichtige Voraussetzung für die breite Nachnutzung retrodigitalisierter Bestände in Bibliotheken und Archiven. Kommerzielle Software zur Texterkennung ist im Allgemeinen nicht dazu geeignet, die große Diversität und Spezifik historischer Materialien so zu berücksichtigen, dass die Textqualität der resultierenden Volltexte wissenschaftlichen Ansprüchen genügt. Durch den verstärkten Einsatz von Techniken des maschinellen Lernens im Bereich von OCR und HTR und deren Verfügbarkeit in freier Software wie Tesseract ist es mittlerweile möglich materialadäquate Workflows und Erkennungsmodelle auf komfortable Art und Weise selbst auf- und einzusetzen! Der Vortrag gibt einen Einblick in zugrundeliegende Konzepte und unterstützt Sie bei Ihren ersten Schritten hin zu selbsterzeugten digitalen Volltexten.
Vorkenntnisse:
Kenntnisse der Kommandozeile in Linux, Windows oder Mac OS sind hilfreich.
Online-Kurs via Zoom:
Quelle: https://www.slub-dresden.de/besuchen/veranstaltungen/details/veranstaltung/37519