Erschließung, Linked Open Data, RDA
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Das Semantic Web ist die Vision einer Erweiterung des World Wide Webs, so dass die Daten nicht nur für Menschen leicht verständlich dargestellt werden, sondern auch von Maschinen verwertbar sind. Mit einer entsprechenden Ausgestaltung von Links zwischen einzelnen Webressourcen wäre das Web als riesige, globale Datenbank nutzbar. Darin könnten dann Softwareagenten für uns auch komplexe Fragestellungen und Planungen bearbeiten. In dieser Arbeit soll gezeigt werden, dass jede Bibliothek interessante Daten für das Semantic Web hat und umgekehrt von ihm profitieren kann. Ein Schwerpunkt liegt auf möglichen Anwendungsszenarien mit dem speziellen Fokus beim Bibliothekswesen.
Bibliotheken sind derzeit mit Schlagworten wie Web 2.0, social software, e-science, open access usw. und den entsprechenden Technologien konfrontiert - da will natürlich niemand den Anschluss verpassen. Nicht nur die Konsequenzen dieser Entwicklungen sind aber unklar, manchmal sind es sogar schon die Definitionen, und Diskussionen über neuartige Informationskanäle wie Wikipedia ähneln oft eher Glaubenskriegen als sachlichen Auseinandersetzungen. Da empfiehlt es sich, in engem Kontakt mit den Benutzern zuerst deren Bedürfnisse festzustellen, und dabei das Kerngeschäft – Informationsbereitstellung und -vermittlung, Beratung und Betreuung, an einer Hochschule auch Schulung und Ausbildung - fest im Auge zu behalten. Neue Technologien und Trends sind daher zuerst einmal im Hinblick auf ihre Nützlichkeit für diese Aufgaben zu beurteilen. Andererseits sind offensichtlich die schon etablierten Datenbanken, e-Books und e-Journals durchaus noch nicht so präsentiert, integriert und genutzt, wie dies erforderlich wäre – nicht nur Benutzer, auch Bibliotheken und sogar die Produzenten haben damit noch zahlreiche Probleme. Eine Momentaufnahme aus dem Informationszentrum Chemie Biologie Pharmazie wird dies veranschaulichen.
Spätestens seit der Studie „OCR of historical printings" (Springmann und Lüdeling, 2017) ist die landläufige Annahme, dass die Qualität automatischer Texterkennungsverfahren (OCR) mit zunehmendem Alter der Vorlage schlechter wird, widerlegt. Wird die OCR-Software mit passenden, manuell transkribierten Bild-Text-Paaren trainiert, sind Erkennungsraten jenseits 99 % auch für sehr frühe, vorindustrielle Drucke möglich. Dank quelloffener OCR-Engines wie Tesseract, kraken und Calamari ist es technisch möglich, jegliche Digitalisierungsvorhaben mit passgenauen Erkennungsmodellen zu stützen und so wissenschaftlich nachnutzbare Textergebnisse zu erzielen. Hochqualitative Trainingsmaterialen in ausreichendem Umfang sind jedoch für die meisten Schriftarten und Epochen nach wie vor ein Desiderat. Um diesem zu begegnen, engagieren sich Mitarbeitende der SLUB seit vergangenem Jahr in einer kollaborativen Transkriptionsinitiative. Da existierende Annotationswerkzeuge meist hohe technische Kenntnisse und dadurch eine lange Einarbeitungszeit erfordern, wurde zu diesem Zwecke ein einfacher Arbeitsablauf auf Basis geläufiger Tabellenkalkulationsprogramme entwickelt: Zunächst werden die zu transkribierenden Materialien mit Hilfe der im OCR-D-Projekt entwickelten Workflows vorprozessiert. Die noch fehlerbehafteten Textzeilen werden dann gemeinsam mit ihren korrespondierenden Bildderivaten in ein Tabellendokument exportiert. Anschließend korrigieren zwei Bearbeiter unabhängig voneinander die Volltexte und filtern fehlerhafte Bildausschnitte. Die entstehenden Transkriptionen werden dann miteinander verglichen und nur identische Zeilen gehen in die Trainingsdaten ein. Diese werden über GitHub veröffentlicht, stehen so der Allgemeinheit zur Verfügung und können ggf. nachkorrigiert werden. In unserer Präsentation zeigen wir erste Ergebnisse, adressieren häufige Fragen und mögliche Lösungen und berichten über Planungen, die Initiative als partizipatives Format auch für Nutzende auszurollen.
Die Qualität der Ergebnisse automatischer Zeichenerkennung (OCR) hängt primär von der Passung der der OCR zugrundeliegenden Modelle und der jeweiligen Vorlage ab. Sowohl kommerzielle als auch freie Software erlauben dem Nutzer aus einer Anzahl vortrainierter Modelle das passendste auszuwählen. Die Modelle werden mit Hilfe von vorhandenem, fehlerfreiem Volltext für eine Sprache oder einen Schrifttyp trainiert. Aus ökonomischen Gründen beschränkt sich die Modellauswahl auf häufig verwendete Sprachen und Schrifttypen.In der Vorbereitung der Digitalisierung dreier obersorbischer Zeitungsunternehmungen haben wir sowohl eine kommerzielle (ABBYY Recognition Server) als auch eine freie OCR-Software (Tesseract) auf ihre Eignung für die Erzeugung wissenschaftlich nachnutzbarer Volltexte getestet.Obersorbisch ist eine in der Oberlausitz von etwa 20000–25000 Menschen gesprochene westslawische Sprache, für die es nur wenige (computer-)linguistisch nutzbare Daten gibt.Die adressierten Zeitungen sind primär in Fraktur gesetzt. Deren Kombination mit slawischen Diakritika stellt eine Besonderheit dar, die von verfügbaren OCR-Modellen nicht abgedeckt wird. Sowohl ABBYY Recognition Server mit dem Modell Altdeutsch/Gothic als auch Tesseract mit dem sprachunabhängigen Modell Fraktur erzielten daher schlechte Erkennungsraten (Zeichenfehler, CER ABBYY: 12–17 % bzw. Tesseract: 8–11 %).Ein großer Vorteil von Tesseract ist die Möglichkeit, eigene OCR-Modelle zu trainieren bzw. vorhandene auf spezifische Vorlagen anzupassen. Um uns dem Ziel hochqualitativer Volltexte anzunähern, haben wir daher das Modell Fraktur mit Hilfe von 47 Seiten feinjustiert und auf weiteren 10 Seiten evaluiert. Mit einer CER zwischen 3,7 und 0,5 % zeigte sich ein deutlicher, positiver Trainingseffekt.Im Vortrag erläutern wir die einzelnen Schritte, die von Text und Bild zum fertigen OCR-Modell führen und diskutieren Möglichkeiten und Grenzen für den produktiven Einsatz in der bibliothekarischen Praxis.
Das von der Text Encoding Initiative (TEI) entwickelte XML-Format zur Repräsentation digitaler Volltexte ist ein weitverbreiteter Standard in den Text be- und verarbeitenden Wissenschaften und wird in vielen Forschungsprojekten und -infrastrukturen verwendet. Digitale Volltexte in Bibliotheken werden zu meist im Format Analyzed Layout and Text Object (ALTO) vorgehalten, während die logische Struktur der Dokumente in Dateien im Format Metadata Encoding and Transmission Standard (METS) referenziert wird. Die Verknüpfung zwischen beiden Ebenen erfolgt lediglich auf Seitenebene. Darin liegt der wesentliche Unterschied zu TEI, wo die Strukturierung der Dokumente inline – also direkt im Volltext – erfolgt. Die generelle Natur der Strukturauszeichnung mit Hilfe verschachtelter div-Elemente ist beiden Formaten gemein. Somit besteht die primäre Herausforderung bei der Erzeugung von strukturierten TEI-Volltexten aus METS-ALTO-Objekten in der korrekten Lokalisierung der Strukturelemente auf den einzelnen Seiten. Zu diesem Zweck wird an der SLUB das Programm mets-mods2tei (https://github.com/slub/mets-mods2tei) entwickelt, das den minimalen Editierabstands (Lewenstein 1965) zwischen manuell erfassten Strukturauszeichnungen (bzw. deren Labeln) und dem meist automatisch per OCR erzeugtem, digitalen Volltext als Platzierungskriterium nutzt. Das erzeugte TEI orientiert sich am Basisformat des Deutschen Textarchivs (DTA, Haaf et al. 2014/15). Es enthält neben dem strukturierten Volltext auch umfangreiche, aus Metadata Object Description Schema-kompatiblem XML extrahierte Metadaten und kann sowohl als Ausgangspunkt für Editionsvorhaben als auch als Grundlage für quantitative Korpusauswertungen dienen.Im Vortrag wird das hier skizzierte Vorgehen anhand von Beispielen illustriert und auf aktuelle Herausforderungen, die etwa durch stillschweigende Normalisierung auf METS- und schlechte Textqualität auf ALTO-Seite entstehen, eingegangen.
Im Rahmen des Fachinformationsdienstes (FID) Pharmazie kooperieren die Universitätsbibliothek Braunschweig und das Institut für Informationssysteme (IfIS) der Technischen Universität Braunschweig bei der Erforschung und Entwicklung innovativer Zugriffspfade auf Informationsressourcen. Auf Basis von Grundlagenforschung in den Informationswissenschaften, durch Einsatz von Künstlicher Intelligenz, künstlicher neuronaler Netze und Deep-Learning-Ansätzen, werden unter Einbeziehung und in Abstimmung mit der Fachcommunity prototypische Recherchedienste entwickelt. Erfolgreich positiv evaluierte Prototypen werden in die Rechercheplattform PubPharm (www.pubpharm.de) des FID Pharmazie integriert. Ein Beispiel für einen integrierten Dienst ist die Ausgabe von Suchvorschlägen auf Basis von Kontextähnlichkeit. Bei Suchen nach biologisch aktiven Substanzen in PubPharm werden kontextähnliche Substanzen, Erkrankungen/Symptome und Gene angezeigt. Die Kontextähnlichkeit wurde von künstlichen neuronalen Netzen auf Basis von Metadaten der Medline-Datenbank erlernt. In diesem Vortrag wird anhand dieses Beispiels der gemeinsame Weg von Universitätsbibliothek und IfIS vorgestellt: Von der Idee über die Grundlagenforschung und Prototypen bis hin zum stabilen Dienst.