Der Stand der Handschriftenerkennung im ABD-Kontext

Abstract

Die automatische Handschriftenerkennung (HTR) hat sich in kurzer Zeit zu einem wertvollen Werkzeug mit grossem Potenzial für ABD-Institutionen entwickelt. Die so entstandenen neuen Möglichkeiten will diese Arbeit illustrieren unter Verwendung der Software Transkribus (Stand 2022). Anhand eines kleinen Corpus von Alltagsbriefen des Gelehrten Johannes Gessner aus dem 18. Jahrhundert werden eine Auswahl öffentlicher Transkribus-Modelle getestet sowie die Vorteile aufgezeigt, die das Erstellen eigener Modelle je nach Textcorpus bieten kann. Dabei wird gezeigt, wie mit wenig Trainingsdaten Transkriptionen erstellt werden können, die für wissenschaftliche Fragestellungen verwendbar sind und eine Stütze bieten bei der manuellen Transkription.La reconnaissance automatique d'écritures manuscrites (HTR) est devenue en peu de temps un outil précieux, revêtant un grand potentiel pour les institutions ABD. Cette étude veut illustrer les nouvelles possibilités ainsi créées en utilisant le logiciel Transkribus (état 2022). À l'aide d'un petit corpus de lettres ordinaires de l'érudit du 18e siècle Johannes Gessner, une sélection de modèles Transkribus accessibles au public est testée, avec mise en évidence des avantages que peut offrir la création de modèles personnels selon le corpus de texte. L’auteure montre ainsi comment, avec assez peu de données d'entraînement, il est possible de créer des transcriptions utilisables dans un contexte scientifique et d’offrir un soutien pour la transcription manuelle