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Der krönende Abschluss: Paläographische Besonderheiten im Kontext der automatischen Texterkennung

Frank, Laura ORCID iD icon 1; Ernst, Felix ORCID iD icon 1; Götzelmann, Germaine ORCID iD icon 1; Helling, Patrick [Hrsg.]; Gietz, Peter [Hrsg.]; Derntl, Michael [Hrsg.]
1 Scientific Computing Center (SCC), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)

Abstract:

Die automatische Erkennung von Text aus Bildern wird immer leistungsstärker und zuverlässiger, nicht zuletzt durch den erfolgreichen Einsatz von Machine-Learning-Methoden. Dennoch liegt das Ziel auf der Umwandlung in reinen maschinenlesbaren Text. Allerdings verbergen sich in paläographischen und kodikologischen Details in Manuskripten und Drucken oftmals tiefliegende Bedeutungen, die bei automatischer Texterkennung nicht im Fokus stehen. Dieses Poster möchte diese Forschungslücke beleuchten und den Bedarf einer Erweiterung der bestehenden automatischen Texterkennung verdeutlichen, welche paläographische Details fokussiert. Die Ansätze für die technische Umsetzung einer solchen Erkennung sollen präsentiert werden. Ebenso sollen geisteswissenschaftliche Projekte mit ähnlichen Anwendungsgebieten auf das Vorhaben aufmerksam werden.


Volltext §
DOI: 10.5445/IR/1000165016
Veröffentlicht am 04.12.2023
Originalveröffentlichung
DOI: 10.5281/zenodo.8386432
Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Scientific Computing Center (SCC)
Publikationstyp Proceedingsbeitrag
Publikationsdatum 29.09.2023
Sprache Deutsch
Identifikator KITopen-ID: 1000165016
HGF-Programm 46.21.02 (POF IV, LK 01) Cross-Domain ATMLs and Research Groups
Erschienen in FORGE 2023 - Forschungsdaten in den Geisteswissenschaften: Anything Goes?! Forschungsdaten in den Geisteswissenschaften - kritisch betrachtet. Konferenzabstracts, Ed.: M. Derntl
Veranstaltung FORGE 2023 - Forschungsdaten in den Geisteswissenschaften: Anything Goes?! Forschungsdaten in den Geisteswissenschaften - kritisch betrachtet. (2023), Tübingen, Deutschland, 04.10.2023 – 06.10.2023
Externe Relationen Folien/Poster
Schlagwörter FORGE2023, Paläographie, Handwritten Text Recognition, Torarollen, Handwriting Recognition
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