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Egal, ob es sich um Citizen-Science-Projekte, ein Seminar zur Handschriftenkunde oder die eigene Ahnenforschung handelt: Schriftgut aus vergangenen Zeiten lässt sich oft nicht ohne Weiteres entziffern. Die Texterkennungs- und Transkriptionsplattform eScriptorium kann hier bei der Erschließung von historischen Quellen unterstützen. Dabei spielt es keine Rolle, ob es sich um eine Postkarte, eine historische Zeitung oder ein behördliches Dokument handelt. eScriptorium ist eine freie Open-Source-Alternative zu Transkribus, die sich auf dem eigenen PC oder Server betreiben lässt. Handschriftliche und gedruckte Texte können automatisiert oder manuell segmentiert und transkribiert werden. Segmentierung und Texterkennung lassen sich auch trainieren und die so neu erzeugten Modelle können weitergegeben werden. Die Universitätsbibliothek Mannheim betreibt seit Oktober 2021 eine eigene Instanz von eScriptorium und hat schon einige Projekte damit umgesetzt.
Beim Hands-On Lab erhalten die Teilnehmenden einen Einblick in das Tool und können die wichtigsten Funktionalitäten an eigenen oder bereitgestellten Dokumenten selbst ausprobieren. Notwendig dafür ist ein Laptop mit Internetzugang. So bietet das Lab auch Anfänger:innen einen spannenden Einstieg in die Welt der modernen Transkriptionsarbeit, von der Layouterkennung bis hin zur automatisierten Texterkennung. Bibliothekar:innen mit digitalisierten Altbeständen werden motiviert, diese – soweit noch nicht geschehen – mit Volltexten anzureichern.
Im Rahmen freier Kapazitäten sind auch Kurzentschlossene ohne vorherige Anmeldung herzlich willkommen.
Im Kontext der Digitalisierung der Herrnhuter Nachrichten aus der Brüder-Gemeine in ihrer handschriftlichen, ungekürzten Version, die im Rahmen des Landesdigitalisierungsprojektes Sachsen gemeinsam durch das Unitätsarchiv Herrnhut und die Sächsische Landesbibliothek – Staats- und Universitätsbibliothek Dresden durchgeführt wird, experimentieren wir mit Verfahren der automatischen Texterkennung, um die entstehenden Bilder um einen maschinenlesbaren Volltext zu ergänzen. Verfügbare, quelloffene Lösungen liefern jedoch keine Modelle für die Handschriftenerkennung mit, sodass diese im Vorfeld mit Hilfe manuell transkribierter Volltexte trainiert werden müssen. Bei der Transkription von Materialien, die in historischen, heute nicht mehr verwendeten Schriftarten, wie zum Beispiel Kurrent oder Sütterlin, vorliegen, stellt sich das spezielle Problem, dass heute nur wenige Menschen in der Lage sind, diese lesen zu können. Die Einbindung von Freiwilligen, bspw. im Rahmen von Crowd-Sourcing-Projekten, in die Transkriptionsaufgabe stellt also nicht nur das quantitative Problem der Akquise von Beteiligung, sondern auch ein qualitatives Problem, der Beteiligungswilligen ein geeignetes, zugängliches Tooling bereitzustellen. Im Umfeld des Projekthubs Herrnhut Digital werden in einem Podcast ausgewählte Passagen aus den Nachrichten veröffentlicht, die Kurrentkundige eingesprochen haben. Um diese für die Optimierung der optischen Texterkennung nutzbar zu machen, verwenden wir eine akustische Texterkennung zur Erzeugung einer Vorstufe der benötigten Trainingsdaten. Dieser Umweg stellt somit eine einfache Brücke zwischen älteren, häufig nicht technikaffinen Bürgerinnen und Bürgern und der anspruchsvollen Transkriptionsaufgabe her. In unserem Vortrag illustrieren wir unser Vorgehen und zeigen außerdem, wie die gewonnenen Daten mit Hilfe eines iterativen Trainingsprozesses möglichst effizient für die Erstellung von Modellen für die Handschriftenerkennung eingesetzt werden können.
Nach der Digitalisierung von historischen Dokumenten ist der nächste konsequente Schritt die Anreicherung der Digitalisate im Präsentationssystem mit einem durchsuchbaren Volltext, um die Zugänglichkeit zu den Texten weiter zu erhöhen und neue Forschungsfragen an das Material zu ermöglichen. Während in vielen Bibliotheken bereits verschiedene Möglichkeiten zur automatischen Texterkennung von historischen Druckwerken genutzt werden, ist die Zurückhaltung bei Handschriften vielfach höher, da handschriftliche Quellen die automatische Texterkennung vor neue Herausforderungen stellen. Mithilfe von Machine Learning wurden auf dem Feld der automatischen Handschriftenerkennung in den letzten Jahren jedoch große Fortschritte gemacht, die von Bibliotheken genutzt werden können, um ihre eigenen Bestände weiter zu erschließen, aber auch, um sich als Servicepartnerin für die Wissenschaft zu etablieren. Im Rahmen des Projekts OCR-BW (https://ocr-bw.bib.uni-mannheim.de/) werden seit 2019 Transkribus und ab 2021 auch eScriptorium für die Erzeugung von automatischen Volltexten für Handschriften systematisch an ausgewählten Corpora getestet. Die im bisherigen Projektverlauf erzielten Ergebnisse sind sehr positiv und zeigen, dass eine automatische Handschriftenerkennung mit einer Zeichenfehlerrate von unter 5 % möglich und erwartbar ist. Bereits veröffentlichte Volltexte haben die Sichtbarkeit und das Forschungsinteresse an diesen Materialien deutlich erhöht. Das Projekt zielt außerdem darauf ab, die Wissenschaft bei der Vorbereitung und Durchführung von Forschungsvorhaben zu unterstützen. An Beispielen vom mittelalterlichen Gebetbuch über Großbestände wie Juristische Konsilien bis hin zum Expeditionstagebuch des 20. Jahrhunderts soll gezeigt werden, mit welchem Ressourcenaufwand welche Ergebnisse erzielt werden können.