@misc{Muehlberger2018, author = {M{\"u}hlberger, G{\"u}nter}, title = {Keyword Spotting als Alternative zur Volltextsuche in handschriftlichen und gedruckten Dokumenten}, series = {TK 6: erschließen \& erhalten / OCR in der Praxis (13.06.2018, 16:30 - 18:00 Uhr, Raum I)}, journal = {TK 6: erschließen \& erhalten / OCR in der Praxis (13.06.2018, 16:30 - 18:00 Uhr, Raum I)}, year = {2018}, abstract = {Keyword Spotting - Query by String (KWS-QbS) ist eine innovative Methode, um große Mengen handschriftlicher und gedruckter Dokumente mit erstaunlicher Genauigkeit durchsuchbar zu machen. Die Suche findet dabei nicht in einem automatisch erkannten Volltext statt, sondern in sogenannten Wahrscheinlichkeitstabellen (confidence matrices). Diese Wahrscheinlichkeitstabellen enthalten f{\"u}r jeden Buchstaben des Alphabets einen Konfidenzwert mit dem er in einem bestimmten Bildausschnitt enthalten ist. Dadurch gehen keinerlei Alternativen verloren, vielmehr erh{\"a}lt der Benutzer die Chance, selbst zu entscheiden wie "tiefgehend" seine Suche sein soll, sprich wieviele fehlerhafte Suchtreffer er {\"u}berpr{\"u}fen m{\"o}chte. Umgekehrt werden mit der vorgestellten Methode W{\"o}rter mit erstaunlicher Treffergenauigkeit gefunden, bei denen die automatische Transkription mittels OCR (Optical Character Recognition) zu keinen befriedigenden Ergebnissen f{\"u}hrt oder eine Unmenge an Trainingsdaten voraussetzen w{\"u}rde. KWS hat aus unserer Sicht daher das Potential die Suche in handscrhiftlichen und gedruckten Best{\"a}nden schlicht zu revolutionieren. Der Vortrag wird zum einen das theoretische Konzept beleuchten, zum anderen aber auch die Implementierung in der Forschungsplattform Transkribus vorstellen. Hier erh{\"a}lt der Benutzer ab Anfang 2018 die M{\"o}glichkeit KWS auf seinen eigenen Dokumenten anzuwenden. Anhand konkreter Beispiele werden dann wichtige Kennziffern (Precision, Recall) f{\"u}r die G{\"u}te der Suche erl{\"a}utert. Ebenso wird der Aufwand, der f{\"u}r das Training der zugrundeliegenden Neuronalen Netze benannt und anhand diverser Datensets quantifiziert.}, language = {de} }