TY - GEN A1 - Ammann, Oliver T1 - Volltext für Wissenschaft und Lehre auf e-rara.ch: Erfahrungen und Probleme mit Fraktur-OCR T2 - TK 3: Content kuratieren / Texterkennung: aktuelle Entwicklungen (18.03.2019, 09:00 - 11:30 Uhr, M5 (Messehaus)) N2 - e-rara.ch ist die Plattform für digitalisierte Drucke des 15. bis 20. Jahrhunderts aus Schweizer Bibliotheken und zählt derzeit rund 70.000 Titel mit 15,5 Millionen Digitalisaten. 2017 wurde im Rahmen des Projekts «e-rara.ch: Volltext» OCR für Titel ab Druckjahr 1830 und in Antiqua-Schriften eingeführt und auf fast 5.000 Titel angewendet. Diese Titel sind im Volltext durchsuchbar und die Volltexte sind in den downloadbaren PDFs den Bildern hinterlegt.Um Wissenschaft und Lehre ebenso wie einer breiten Öffentlichkeit verbesserte Nutzungsmöglichkeiten unserer Digitalisate zu bieten, wird seit August 2018 OCR auch auf Titel ab Druckjahr 1801 und in Frakturschrift angewendet. Eine Evaluation hat gezeigt, dass die verwendete OCR-Lösung ABBYY FineReader für Antiqua-Drucke aus dieser Zeit gute Ergebnisse liefert und ABBYY FineReader XIX ähnlich gute für Drucke in Frakturschrift. Die Werte für Zeichen- und Wortgenauigkeit liegen bei rund 98-99% respektive 93-95%.Die Ausweitung der Volltexterkennung bringt in der Umsetzung einige Probleme mit sich. So existiert in den vorhandenen Titelmetadaten kein Indikator für die Schriftart (Antiqua oder Fraktur). Da diese Information für die Auswahl der OCR-Lizenz nötig ist, muss dieser Arbeitsschritt manuell vorgenommen werden. Drucke in Frakturschrift enthalten außerdem oft Textstellen in Antiqua-Schriften, typischerweise in Latein oder romanischen Sprachen. In solchen Fällen muss für optimale Ergebnisse eine passende Graphieeinstellung gewählt werden, was eine sorgfältige Prüfung des einzelnen Drucks auf diese Eigenschaften voraussetzt.Grundsätzlich ist zu entscheiden, welche Erkennungsgenauigkeit angestrebt werden sollte und wie mit «schlechten» Ergebnissen umzugehen sei: Ist ein fehlerhafter Volltext besser als keiner?Der Vortrag thematisiert diese zweite Phase der OCR-Erweiterung für e-rara.ch, skizziert die gewählte Lösung und den Umgang mit auftretenden Problemen sowie Perspektiven der Volltexterkennung für die Plattform. Y1 - 2019 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:0290-opus4-164061 ER - TY - GEN A1 - Ammann, Oliver T1 - Erwerbung und Bereitstellung elektronischer thematischer Karten an der ETH-Bibliothek: Erfahrungen aus dem Pionierprojekt T2 - TK 5: Content: Vom Umgang mit Inhalten und Daten / Geodaten digital (02.06.2022, 11:15 - 12:15, Vortragsraum 9 (mit Streaming)) N2 - Die Erfahrungen an der ETH-Bibliothek zeigten über Jahre eine zurückgehende Nachfrage nach gedruckten und eine steigende Nachfrage nach elektronischen Karten. Diesen Trend bestätigte 2018 auch eine Umfrage bei Lehrenden und Forschenden der ETH Zürich (Departement Erdwissenschaften und Institut für Kartografie und Geoinformation). Vor diesem Hintergrund entstand die Idee zum Pionierprojekt e-maps mit dem Ziel, thematische Karten in digitaler Form zu erwerben und unseren Nutzerinnen und Nutzern anzubieten. Im Rahmen des Pilotprojekts wurden ausgewählte staatliche Anbieter in der Schweiz, Deutschland, Frankreich und Italien angefragt, wie Ihre Produkte in elektronischer Form bezogen und online bereitgestellt werden können. Solche Karten müssen mindestens in 256 dpi Auflösung, als Raster- oder Vektorgrafik und georeferenziert verfügbar sein. Für die Archivierung, die Präsentation und das Herunterladen der elektronischen Karten war zunächst das an der ETH-Bibliothek verwendete Archiv-System Rosetta der Firma Exlibris vorgesehen. Es sollte mehreren Anforderungen genügen: So muss es Karten in verschiedenen Dateiformaten darstellen und abhängig vom jeweiligen Lizenzmodell eines Produktes den Zugriff auf den IP-Bereich der ETH Zürich einschränken können. Im Laufe des Projekts zeigte sich jedoch, dass diese Lösung ungeeignet ist und im Rahmen des Nachfolgeprojekts e-maps02 neu evaluiert werden muss. Erschlossen werden die elektronischen Karten im Bibliothekssystem Alma mit einer Verlinkung zur Präsentations- und Downloadlösung. Über die gleiche Infrastruktur werden rund 2'000 digitalisierte und georeferenzierte historische Karten aus dem Bestand der ETH-Bibliothek bereitgestellt. Im Gegensatz zur Plattform e-rara, wo diese bereits als JPEG verfügbar sind, werden sie im neuen Angebot als georeferenzierte TIFF-Dateien (GeoTIFF) bereitgestellt. Der Vortrag beleuchtet die Projektentstehung, Ergebnisse sowie das derzeit (Stand: September 2021) anlaufende Nachfolgeprojekt e-maps02. KW - Elektronische Karten KW - GeoTIFF Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:0290-opus4-179606 ER - TY - GEN A1 - Uttenweiler, Bernd A1 - Ammann, Oliver T1 - Discovery und Geodaten: Neue explorative Wege mit Graphen und Vektoren T2 - TK 4: Forschungsnahe Dienste und Open Science/ Daten im Blick (06.06.2024, 16:30 - 18:00, Saal G.2 / 2. OG (Streaming)) N2 - Im aufkommenden Web 3.0 gewinnen Aspekte wie Vernetzung, Graphen, Sprachmodelle, KI und Semantik zunehmend an Bedeutung. Welche Möglichkeiten bietet diese Entwicklung für Discovery-Systeme? Im Rahmen eines Geodaten-Projektes haben wir versucht, einige Möglichkeiten auszuloten. In der ETH-Bibliothek verfügen wir über vielfältige Geodaten und georeferenzierte Ressourcen. Doch wie können wir diese effektiv zusammenführen und auswerten? Kann der Einsatz moderner Technologien wie Graphen, Vektoren oder Sprachmodelle dazu beitragen, neue explorative Ansätze, insbesondere im Bereich Discovery, zu erschließen? Wie können wir beispielsweise in den Geodaten sämtliche Inhalte identifizieren, die einen bestimmten geografischen Punkt beschreiben? Oder semantisch ähnliche Inhalte zu einem Suchbegriff finden? In diesem Vortrag werden wir vorstellen, wie wir Geodaten in einer Graphdatenbank integriert haben und wie diese Datenbank über API abgefragt werden kann. Wir werden erläutern, wie wir die neuen Möglichkeiten in unserem Discovery-System nutzen, um mehr explorative Pfade zu implementieren und Ressourcen auf innovative Weise miteinander zu verknüpfen. Ein konkretes Beispiel für eine gelungene Umsetzung sind unsere Ortsseiten. Zusätzlich zu diesen neuen explorativen Pfaden ermöglichen wir semantisches Suchen, indem wir aus den Knoten der Geodatenbank Vektoren (Embeddings) generieren und in einer Vektordatenbank speichern. Dadurch können wir semantisch ähnliche Ergebnisse zu Suchbegriffen erzielen. Wir werden erläutern, wie die Kombination von gut gepflegten Metadaten und modernen Technologien tatsächlich neue und effektive Möglichkeiten im Discovery eröffnen kann. Mit diesen Ansätzen hoffen wir, die Geodaten in der ETH-Bibliothek auf neue Weisen zu erschließen und die Recherche für unsere Nutzer bereichernder zu gestalten. KW - Geodaten KW - Discovery KW - Linked Data KW - Graph KW - Vektor KW - Künstliche Intelligenz KW - Anreicherung KW - semantisches Suchen KW - Wikidata KW - Geodata KW - Discovery KW - Linked Data KW - Graph KW - Vektor KW - KI KW - semantic search KW - Wikidata Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:0290-opus4-190568 ER -