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Neudecker, C.: Zur Kuratierung digitalisierter Dokumente mit Künstlicher Intelligenz : das Qurator-Projekt (2020) 0.02
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Abstract

Die Digitalisierung des kulturellen Erbes in Bibliotheken, Archiven und Museen hat in den letzten Jahrzehnten eine rasant zunehmende Verfügbarkeit kultureller Inhalte im Web bewirkt - so hat die Staatsbibliothek zu Berlin - Preußischer Kulturbesitz (SBB-PK) rund 170.000 Werke (Bücher, Zeitschriften, Zeitungen, Karten, Notenschriften etc.) aus ihrem reichhaltigen Bestand digitalisiert und über ein eigenes Online-Portal bereitgestellt (Stand Mai 2020). Noch deutlicher wird die immense Menge der durch die Digitalisierung entstandenen digitalen Kulturobjekte beim Blick auf die von Aggregatoren gebildeten Sammlungen - so beinhaltet die Deutsche Digitale Bibliothek etwa 33 Millionen Nachweise für Digitalisate aus Kultureinrichtungen (Stand Mai 2020), die europäische digitale Bibliothek Europeana weist knapp 60 Millionen digitalisierte Kulturobjekte nach (Stand Mai 2020).
Neudecker, C.; Zaczynska, K.; Baierer, K.; Rehm, G.; Gerber, M.; Moreno Schneider, J.: Methoden und Metriken zur Messung von OCR-Qualität für die Kuratierung von Daten und Metadaten (2021) 0.01
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Abstract

Durch die systematische Digitalisierung der Bestände in Bibliotheken und Archiven hat die Verfügbarkeit von Bilddigitalisaten historischer Dokumente rasant zugenommen. Das hat zunächst konservatorische Gründe: Digitalisierte Dokumente lassen sich praktisch nach Belieben in hoher Qualität vervielfältigen und sichern. Darüber hinaus lässt sich mit einer digitalisierten Sammlung eine wesentlich höhere Reichweite erzielen, als das mit dem Präsenzbestand allein jemals möglich wäre. Mit der zunehmenden Verfügbarkeit digitaler Bibliotheks- und Archivbestände steigen jedoch auch die Ansprüche an deren Präsentation und Nachnutzbarkeit. Neben der Suche auf Basis bibliothekarischer Metadaten erwarten Nutzer:innen auch, dass sie die Inhalte von Dokumenten durchsuchen können. Im wissenschaftlichen Bereich werden mit maschinellen, quantitativen Analysen von Textmaterial große Erwartungen an neue Möglichkeiten für die Forschung verbunden. Neben der Bilddigitalisierung wird daher immer häufiger auch eine Erfassung des Volltextes gefordert. Diese kann entweder manuell durch Transkription oder automatisiert mit Methoden der Optical Character Recognition (OCR) geschehen (Engl et al. 2020). Der manuellen Erfassung wird im Allgemeinen eine höhere Qualität der Zeichengenauigkeit zugeschrieben. Im Bereich der Massendigitalisierung fällt die Wahl aus Kostengründen jedoch meist auf automatische OCR-Verfahren.

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