Die Arbeit mit historischen, aber auch modernen Drucken und Handschriften kann erheblich vereinfacht werden, wenn ein maschinenlesbarer und durchsuchbarer Volltext vorliegt. Diese lassen sich mittels OCR (Optical Character Recognition) bzw. HTR (Handwritten Text Recognition) erzeugen.

Ein Programm, das dabei hilft, ist die Transkriptionsplattform Transkribus. Gerade für Druckschriften, aber auch für einige Handschriften wie z. B. deutsche Kurrentschrift lassen sich bereits ohne großen Eigenaufwand oftmals gute bis sehr gute Ergebnisse erzielen.

Kosten

Jeder Account erhält pro Monat 100 kostenlose Credits. Damit können ca. 100 Seiten handschriftlicher Text und ca. 600 Seiten gedruckter Text erkannt werden.

Studierende, Doktoranden und Lehrende haben die Möglichkeit, eine Kostenübernahme durch ein Stipendium zu beantragen.

Daneben werden unterschiedliche Subskriptionspläne angeboten. Für Informationen dazu, Unterstützung bei der Mittelberechnung für Projekte etc. wenden Sie sich an uns.

Auswahl eines Texterkennungsmodells

Für die Auswahl eines öffentlichen Texterkennungsmodells sind folgende Kriterien von Bedeutung: Sprache, Zeit und Schriftart.

Sie wissen nicht genau, welche Schrift Sie vor sich haben? Hier finden Sie einige Beispiele mit Vorschlägen für möglicherweise passende Texterkennungsmodelle. Je nachdem, wie ähnlich die Schrift des eigenen Dokuments dem Material ist, auf dessen Grundlage das Texterkennungsmodell trainiert wurde, umso besser ist das Ergebnis.

Weitere Informationen zum Thema automatische Texterkennung und zu anderen Softwares finden Sie auf der Homepage des gemeinsam von den Universitätsbibliotheken Tübingen und Mannheim betriebenen Kompetenzzentrums OCR. Eine Empfehlung für die für Sie beste OCR-Methode generiert der OCR-Recommender oder senden Sie uns einfach einige Beispielseiten.

Für Fragen bei der Anwendung oder wenn Sie daran interessiert sind, Methoden der automatischen Texterkennung in Ihr Studium, Ihre wissenschaftliche Arbeit oder ein Projekt einzubinden, nehmen Sie an unserer offenen OCR-Sprechstunde teil oder kontaktieren Sie Dorothee Huff.