TY - GEN A1 - Boenig, Matthias A1 - Hinrichsen, Lena A1 - Baierer, Konstantin T1 - Auf dem Trainingsplatz der OCR, die OCR-D-GT-Guidelines T2 - TK 6: Sammlungen, Repositorien, Retrodigitalisierung und Kulturgut(schutz)/ Volltextdurchsuchbarkeit ausbauen (05.06.2024, 11:00 - 13:00, Saal A.3 / 1. OG) N2 - „Statt Bücher zu lesen, werden wir bald ein GPT [Generative pre-trained transformers] auf der Basis dieser Bücher erstellen und das KI-System nutzen, um den Inhalt direkt für unseren Anwendungsfall bereitzustellen“[1] Diese Aussage ist keine Vision, sondern mit Diensten wie sie im Bereich des digitalen Bestandes von Tageszeitungen in der Nationalbibliothek Luxemburg (https://chat.eluxemburgensia.lu/) experimentell oder nur für einen begrenzten Bestand angeboten werden, Realität. Einen direkten Einfluss auf die Leistung der Recherchesysteme oder solcher KI-Systeme hat dabei die Genauigkeit der Texterkennung der Volltextdigitalisierung. KI-basierte OCR-Systeme verwenden Methoden des maschinellen Lernens. Grundlage dieses Lernens ist Ground Truth (GT), d.h. manuell annotierte Trainings- und Evaluationsdaten. Damit die Ergebnisse der OCR vergleichbar und in ihrer Qualität messbar sind, sind Standards und Richtlinien für Trainingsmaterialien notwendig. Seit 2014 arbeitet das Projekt OCR-D gefördert von der DFG an der Volltextdigitalisierung von historischen Beständen aus dem 16. bis zum 18. Jahrhundert. Dabei war und ist Projektinhalt eine frei verfügbare Software-Basis zu schaffen und die koordinierte Volltextdigitalisierung von über einer Million bibliographischer beschriebener Titel in den VD (Verzeichnisse der im deutschsprachigen Raum erschienenen Drucke) mit dem OCR-D-Framework in den Bibliotheken zu begleiten. Für das Training wurde mit den OCR-D-GT-Guidelines[2] ein Rahmen geschaffen, der es ermöglicht, dass die Bibliotheken GT kollaborativ nutzen und austauschen können. Der Vortrag soll einen Überblick über dieses Regelwerk und die von OCR-D angebotenen Möglichkeiten der Speicherung sowie des Austauschs des GT geben. [1]: Gerst, Danny: OpenAI sägt Hälfte der KI-Startups ab – und dann fast sich selbst. in: heise online, 24.11.2023. [2]: https://ocr-d.de/goto/gt-guidelines Y1 - 2024 UR - https://opus4.kobv.de/opus4-bib-info/frontdoor/index/index/docId/19187 ER -