Volltexte für die Forschung: OCR partizipativ, iterativ und on Demand

Autor*innen

DOI:

https://doi.org/10.5282/o-bib/5832

Schlagwörter:

Digitalisierung, Volltext, OCR, Optische Zeichenerkennung

Abstract

Für die Forschungsarbeit mit digitalisierten Quellen stellt die Leistung der Volltexterkennung, also die Genauigkeit der Optical Character Recognition (OCR), eine wesentliche Grundlage dar. Die Volltexterkennung avanciert damit zu einem Qualitätskriterium von digitalen Sammlungen und Bibliotheken müssen als zentrale Digitalisierungsakteure ihrer Verantwortung im Hinblick auf die Evidenz von auf Volltexten basierenden wissenschaftlichen Ergebnissen gerecht werden. Ausgehend von einer Digitalisierung, die explizit an der Zielgruppe der digitalen Forschung ausgerichtet ist, greift der folgende Beitrag Formate und Workflows zur Organisation der Volltexterkennung als partizipativen und iterativen Prozess in Zusammenarbeit mit der Forschung auf. Vor dem Hintergrund der aktuellen OCR-D-Förderphase wird ein on-Demand-Ansatz, bei dem OCR-Prozesse nach spezifischen Bedarfen durchgeführt werden, vorgestellt.

Autorenbiografie

Anke Hertling, Leibniz-Institut für Bildungsmedien | Georg-Eckert-Institut

Leiterin der Forschungsbibliothek

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Veröffentlicht

30.08.2022

Zitationsvorschlag

Hertling, A., & Klaes, S. (2022). Volltexte für die Forschung: OCR partizipativ, iterativ und on Demand. O-Bib. Das Offene Bibliotheksjournal / Herausgeber VDB, 9(3), 1–11. https://doi.org/10.5282/o-bib/5832

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Aufsätze