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Published March 7, 2022 | Version v1
Conference paper Open

Volltexterkennung für historische Sammlungen mit OCR4all-libraries iterativ und partizipativ gestalten

  • 1. Georg Eckert Institute for International Textbook Research. Member of the Leibniz Association
  • 2. University of Würzburg Human-Computer Interaction, Germany
  • 3. University of Würzburg Centre for Philology and Digitality, Germany
  • 1. Universität der Bundeswehr München, Deutschland
  • 2. Universität Potsdam, Deutschland
  • 3. Digital Humanities im deutschsprachigen Raum e.V., Deutschland

Description

"Mit der Initiierung und Durchführung von Massendigitalisierungsprojekten haben Bibliotheken eine wesentliche Grundlage für den Zugang und die Nutzung digitaler Quellen geschaffen. Vor dem Hintergrund der Weiterentwicklung digitaler Forschungsmethoden u.a. im Bereich der Digital Humanities stellt sich nun zunehmend die Frage nach der Qualität insbesondere der Volltexte. Die Zusammenarbeit zwischen dem Georg-Eckert-Institut - Leibniz-Institut für internationale Schulbuchforschung (GEI), dem Zentrum für Philologie und Digitalität "Kallimachos" (ZPD) und dem Lehrstuhl für Mensch-Computer-Interaktion (HCI) der Universität Würzburg zielt darauf ab, das GUIbasierte Open-Source-Werkzeug OCR4all so zu erweitern und anzupassen, dass Bibliotheken und Archive bei ihrer Massendigitalisierung die im Rahmen des von der DFG geförderten OCR-D-Verbundprojekts erarbeiteten Lösungen niederschwellig, flexibel und eigenständig einsetzen können. Forscher*innen als wichtige Zielgruppe von Forschungs- und Spezialbibliotheken profitieren mit der Weiterentwicklung von OCR4all von der Möglichkeit OCR-Prozesse iterativ und partizipativ mitgestalten zu können."

Ein Beitrag zur 8. Tagung des Verbands "Digital Humanities im deutschsprachigen Raum" - DHd 2022 Kulturen des digitalen Gedächtnisses.

Files

KLAES_Jan_Sebastian_Volltexterkennung_f_r_historische_Sammlu.pdf

Additional details

Related works

Is part of
Book: 10.5281/zenodo.6304590 (DOI)
Is supplemented by
Poster: 10.5281/zenodo.6322502 (DOI)