TY - GEN A1 - Weidling, Michelle A1 - Baierer, Konstantin T1 - Quiver: Die Qualität von OCR-D-Workflows messen T2 - TK 6: Sammlungen, Repositorien, Retrodigitalisierung und Kulturgut(schutz)/ Volltextdurchsuchbarkeit ausbauen (05.06.2024, 11:00 - 13:00, Saal A.3 / 1. OG) N2 - Die Volltexterkennung von Digitalisaten ist heute eine wichtige Aufgabe von Bibliotheken, um die Durchsuchbarkeit von Texten und eine digitale Weiterverarbeitung der Inhalte zu ermöglichen. Ein frei verfügbares Tool zur Volltexterkennung ist die Open-Source-Software OCR-D, die seit 2014 von der DFG gefördert wird und die die Volltextdigitalisierung der historischen Bestände der VD 16, VD 17 und VD 18 realisieren wird. Doch wie gut ist die gewählte Volltexterkennung eigentlich? Und welche OCR-Workflows eignen sich für das vorhandene Material am besten in Hinblick auf die Zeichenerkennungsrate oder den Durchsatz? Um diese und ähnliche Fragen zu beantworten, hat das OCR-D-Team das Tool Quiver[1] entwickelt. Es vergleicht exemplarisch Workflows zur Volltexterkennung miteinander, indem es sie auf unterschiedliche Ground Truth, d.h. manuell annotierte korrekte Transkriptionen, aus dem VD-Bestand anwendet. Das Ergebnis der Volltexterkennung wird dann mit der Ground Truth verglichen und die vom OCR-D-Projekt spezifizierten Qualitätsmerkmale[2] erfasst, sodass ein objektiver und schneller qualitativer Vergleich zwischen den verschiedenen Workflows möglich ist. Quiver bündelt darüber hinaus Erkenntnisse aus den OCR-Durchläufen über die Zeit und unterstützt bei der Suche nach einem optimalen Workflow. Der Vortrag soll einen Überblick über Quiver geben und aufzeigen, wie es gewinnbringend bei der Volltexterkennung eigener Bestände mit der OCR-D-Software angewendet werden kann. [1] https://ocr-d.de/quiver-frontend [2] https://ocr-d.de/en/spec/ocrd_eval Y1 - 2024 UR - https://opus4.kobv.de/opus4-bib-info/frontdoor/index/index/docId/19231 ER -