TY - GEN A1 - Klaes, Sebastian A1 - Baierer, Konstantin A1 - Hertling, Anke A1 - Hinrichsen, Lena A1 - Krüger, Katharina T1 - OCR4all – eine Lösung für die Generierung von Volltexten historischer Korpora und Spezialsammlungen T2 - Hands-on Lab/ OCR4all – eine Lösung für die Generierung von Volltexten historischer Korpora und Spezialsammlungen (25.05.2023, 16:30 - 18:30, Konferenzraum 11 & 13) N2 - Die Bereitstellung einer hochwertigen Volltexterkennung bei historischen Korpora stellt für viele Bibliotheken im Kontext der Digital Humanities ein neues Aufgabenfeld und eine Herausforderung dar. Insbesondere Forschungen, die Verfahren wie Text und Data Mining einsetzen, formulieren einen Bedarf an umfangreichen Textmengen, die zugleich eine hohe Qualität aufweisen sollen. Vor diesem Hintergrund fördert die DFG seit 2021 im Rahmen der dritten Phase der DFG-Förderinitiative OCR-D die Entwicklung von Software-Lösungen für bestandserhaltende und -verarbeitende Einrichtungen. Die ursprünglich mit Fokus auf besondere Bedarfe von geisteswissenschaftlichen Nutzer*innen an der Universität Würzburg entwickelte Software OCR4all ist dabei aufgrund ihrer intuitiven und komfortablen Benutzeroberfläche für den Einsatz auch in kleineren und mittleren Einrichtungen prädestiniert. Durch die Interoperabilität mit dem OCR-D-Ökosystem bietet OCR4all einen guten Einstieg in die massenhafte Vervolltextung. Im Zuge des OCR-D-Implementierungsprojekts OCR4all-libraries konnte OCR4all auf OCR-D-Technologien umgestellt und für den spezifischen bibliothekarischen Bedarf weiterentwickelt werden. Das Hands-On Lab bietet der interessierten Community einen Einstieg in das Thema automatische Texterkennung von Drucken mit OCR am Beispiel ausgewählter historischer Materialien. Teilnehmende erhalten einen Einblick in die Nutzung von OCR4all und können für ihren jeweiligen Anwendungskontext eine erste Einschätzung für eine Nutzung der Software vornehmen. Das Format soll darüber hinaus im Sinne einer offenen Softwareentwicklung dazu dienen, einen Dialog über die Weiterentwicklung der Software mit interessierten Anwender*innen mit begrenztem technischen Hintergrundwissen zu initiieren. Zusätzlich soll die Ermittlung weiterer Anwendungspotentiale und die Diskussion über mögliche Anbindung an Digitalisierungsworkflowsysteme ermöglicht werden. Y1 - 2023 UR - https://opus4.kobv.de/opus4-bib-info/frontdoor/index/index/docId/18236 ER -